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Probabilistic Graphical Models 10-708, Spring 2017

时间:2019-01-04 10:36:23      阅读:226      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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https://www.cs.cmu.edu/~epxing/Class/10708-17/slides/lecture1-Introduction.pdf

 

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Computational and CS orientated => DK and NF‘s book

Statistical and easier one => Jordan‘s book

MLAPP => also a good book

 

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HWs => Theory, algorithm design and implementation. Very heavy.

 

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N copies of data.

subscript means the dims of features.

 

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技术分享图片 bottom right figures

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a given presentation + inference => enough for some tasks

learn a representation => a more adv. task

 

M* = argmax (m \in M) F(D;m)

M*: best representation

m: one representation

F: score function

D: data

 

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 one simple case: every random variable X_n is binary: X_n \in {0,1}

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O(exp(n)) => bad algorithm

 

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categorize

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add pathways

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18 vs 2^8

 

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A factorization rule. two resources of variables.

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PGM => conditional distribution

GM => pm.Deterministic

 

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 If I have P(A,B), how to proof A is independent of B?

Method 1: defactorize P(A,B) = P(A)*P(B)

Method 2: build a graph like the one above, and A and B are automatically independent

 

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Yellow ⊥  Orange | Graph

the yellow node is only linked to its parents, children, and children‘s coparents (greeen nodes)

⊥: indenpendency

 

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DARPA grand challenge

 

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NLP

 

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biostats

 

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Probabilistic Graphical Models 10-708, Spring 2017

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原文地址:https://www.cnblogs.com/ecoflex/p/10218100.html

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