贝叶斯网络

【机器学习-无监督学习】概率图模型【作者主页】Francek Chen 【专栏介绍】 ⌈ ⌈ ⌈Python机器学习 ⌋ ⌋ ⌋ 机器学习是一门人工智能的分支学科，通过算法和模型让计算机从数据中学习，进行模型训练和优化，做出预测、分类和决策支持。Python成为机器学习的首选语言，依赖于强大的开源库如Scikit-learn、TensorFlow和PyTorch。本专栏介绍机器学习的相关算法以及基于Python的算法实现。【GitCode】专栏资源保存在我的GitCode仓库：https://gitcode.com/Morse_Chen

【机器学习】参数学习的基本概念以及贝叶斯网络的参数学习和马尔可夫随机场的参数学习概率图模型参数学习是模型训练的关键环节，涉及贝叶斯网络和马尔可夫随机场的参数估计和结构确定参数学习任务是指在机器学习中，通过训练数据集来估计或学习模型参数的过程。这些数定义了模型的结构，并决定了模型在给定输入时如何进行预测

【机器学习】马尔可夫随机场的基本概念、和贝叶斯网络的联系与对比以及在python中的实例马尔可夫随机场（Markov Random Field，简称MRF）是一种用于描述变量之间依赖关系的概率模型，它在机器学习和图像处理等领域有着广泛的应用

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基于R、Python的Copula变量相关性分析及AI大模型应用查看原文>>>基于R、Python的Copula变量相关性分析及AI大模型应用在工程、水文和金融等各学科的研究中，总是会遇到很多变量，研究这些相互纠缠的变量间的相关关系是各学科的研究的重点。虽然皮尔逊相关、秩相关等相关系数提供了变量间相关关系的粗略结果，但这些系数都存在着无法克服的困难。例如，皮尔逊相关系数只能反映变量间的线性相关，而秩相关则更多的适用于等级变量。大多数情况下变量间的相关性非常复杂，而且随着变量取值的变化而变化，而这些相关系数都是全局性的，因此无法提供变量间相关性变化的细节；更严重的是这些

【深度学习】概率图模型（一）概率图模型理论简介概率图模型（Probabilistic Graphical Model，PGM）是一种用图结构来表示和推断多元随机变量之间条件独立性的概率模型。图模型提供了一种直观且有效的方式来描述高维空间中的概率分布，通过图结构表示随机变量之间的关系，使得模型的参数量得以减少。

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