Advertisement

Probabilistic Graphical Models 介绍。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
Probabilistic Graphical Models: An Introduction Lecture 1 – March 28, 2011 CSE 515, Statistical Methods, Spring 2011 Instructor: Su-In Lee University of Washington, Seattle

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Probabilistic Graphical Models: An Introduction
    优质
    《Probabilistic Graphical Models: An Introduction》是一本介绍概率图模型基础理论与应用的书籍，适合对机器学习和统计学感兴趣的读者。 Introduction to Probabilistic Graphical Models Lecture 1 – March 28, 2011 CSE 515, Statistical Methods, Spring 2011 Instructor: Su-In Lee University of Washington, Seattle
     
  • A Brief Introduction to Probabilistic Graphical Models
    优质
    本课程提供概率图模型的基础知识和应用技巧，涵盖贝叶斯网络、马尔可夫随机场等核心概念，适用于希望掌握复杂系统建模技术的学习者。 Probabilistic graphical models are a framework that uses graphs to represent the joint probability distribution of a set of random variables. This approach allows for efficient representation and inference in complex probabilistic systems, as described in Jordans draft on the topic. The model employs nodes to denote variables and edges to indicate conditional dependencies between them, thereby simplifying the understanding and computation involved in dealing with high-dimensional data spaces.
     
  • Probabilistic Graphical Models Introduction by M.I.Jordan (2003).p...
    优质
    该文档为M.I.Jordan于2003年撰写的一篇关于概率图模型的介绍性论文，涵盖了概率图模型的基本概念、表示法及推理方法等内容。 迈克尔·乔丹教授于2003年在加州大学伯克利分校的统计系和计算机科学系任职期间撰写了关于图模型的一本最新著作，这将无疑成为该领域的里程碑式作品，非常值得一读。
     
  • An Introduction to Probabilistic Graphical Models by Michael Jordan
    优质
    本书由著名学者Michael Jordan撰写，介绍了概率图模型的基础理论和应用。内容涵盖贝叶斯网络、马尔可夫随机场等核心概念，是学习图形化建模方法的经典教材。 这确实是 Michael Jordan 写的《概率图模型导论》一书的草稿。
     
  • 关于DDPM、Score-Based Generative Models及Consistency Models的简介
    优质
    简介：本文介绍了几种基于深度学习的概率模型，包括扩散模型（DDPM）、评分模型和一致性模型。这些技术用于生成高质量的合成数据，在图像、文本等领域有广泛应用。 从DDPM到score-based generative models再到Consistency Models的介绍，有助于全面理解扩散模型。
     
  • Probabilistic-Breiman
    优质
    Probabilistic-Breiman模型结合了概率论与机器学习理论，由统计学家Leo Breiman提出，用于预测分析和不确定性评估。 《Probability》是由统计学大师Leo Breiman撰写的一本概率论经典教材，它以深入浅出的讲解方式和全面的内容覆盖赢得了广泛赞誉。这本书为理解概率论的基本概念、原理及其在统计学中的应用提供了深刻的见解。 书中首先介绍了概率论的基础知识，包括事件的概率定义、条件概率、全概率公式以及独立事件的概念，并通过清晰的逻辑和实例帮助读者建立起概率思维，使得初学者也能快速掌握这些核心概念。此外，《Probability》还详细阐述了概率空间和随机变量，特别是离散与连续随机变量的分布（如二项分布、泊松分布及正态分布）及其性质和应用。 进一步地，Breiman探讨了大数定律和中心极限定理这两个关键理论，并深入讲解了马尔可夫链等随机过程。这些内容对于理解动态系统的随机行为尤其有用。书中还涵盖了联合分布、边缘分布与条件分布以及多元正态分布，这些都是多元统计分析的基础。 在概率论与统计学的结合部分，《Probability》详细讲述了参数估计和假设检验的方法（包括最大似然估计、矩估计及贝叶斯方法），并讨论了各种统计检验（如卡方检验、t检验和F检验）以及非参数统计方法（如Wilcoxon秩和检验和Kolmogorov-Smirnov检验）。 此外，书中还包含了概率论在信息论、物理学与工程中的随机过程应用及决策理论和机器学习中所扮演的角色。Breiman的写作风格使得这些复杂的概念易于理解，即使对于没有深厚数学背景的读者也是如此。 总之，《Probability》是一本适合从入门到进阶的学习者使用的全面教材，无论是统计学的学生还是对概率论感兴趣的科研工作者都能从中受益匪浅。阅读这本高质量的教材可以让你对概率论有更深入的理解，并为后续的统计学研究或数据分析工作打下坚实的基础。
     
  • ThingsBoard介绍
    优质
    ThingsBoard是一款开源的物联网设备管理平台，支持设备连接、数据采集、规则引擎及丰富的可视化功能。 ThingsBoard是一款开源的物联网（IoT）软件平台。它设计用于构建复杂的工业级监控解决方案，并支持各种设备、传感器以及其他智能硬件的数据收集与分析需求。其架构灵活且可扩展，能够处理大量实时数据流并提供丰富的图形化界面来展示数据分析结果。 该平台的核心功能包括但不限于：设备管理；规则引擎以实现自动化流程；基于角色的访问控制确保安全性；时序数据库存储历史数据以及强大的API接口供外部系统集成使用。此外，ThingsBoard还提供了详尽的文档和示例代码帮助开发者快速上手搭建自己的物联网项目。 从整体上看，这款软件通过其先进的技术特性和简便易用的操作界面，在众多IoT平台中脱颖而出，成为了许多企业和个人开发者的首选工具之一。
     
  • Mediaprovider介绍
    优质
    简介：MediaProvider是一款功能强大的媒体资源管理软件，它能够帮助用户轻松组织、管理和播放各类视频、音频和图片文件。通过简洁直观的操作界面，用户可以快速访问个人收藏库中的各种多媒体内容，并支持多种格式的文件播放。此外，该应用还提供了丰富的编辑工具和分享选项，让用户享受极致视听体验的同时，也能方便地与他人共享精彩瞬间。 MediaProvider是一个包含五个类的组件：com.android.providers.media.MediaProvider、com.android.providers.media.MediaScannerCursor、com.android.providers.media.MediaScannerReceiver、com.android.providers.media.MediaScannerService 和 com.android.providers.media.MediaThumbRequest。