机器学习 —— 概率图模型(推理：决策)
概率图模型的推理算法并行化技巧分享(Ⅱ)
概率图模型的推理算法并行化技巧分享概率图模型是一种用于描述随机变量之间关系的强大工具，它在机器学习、人工智能和统计学等领域有着广泛的应用。
而其中的推理算法在处理大规模数据时，往往需要进行并行化处理，以提高算法的效率。
本文将分享一些概率图模型推理算法并行化的技巧，希望能为相关领域的研究者提供一些有用的参考。
1. 并行化技巧的重要性在推理算法的实现过程中，通常需要处理大规模的数据，而串行计算往往难以满足计算效率的要求。
因此，对于概率图模型的推理算法来说，如何有效地进行并行化处理成为一个重要的问题。
并行化技巧可以大大提高算法的运行速度，从而使得我们能够更快速地处理大规模的数据。
2. 并行化技巧的选择在进行并行化处理时，我们需要选择合适的技巧和工具。
常见的并行化技巧包括数据并行、任务并行和模型并行等。
数据并行是将数据划分成多个部分，分配给不同的处理器进行并行计算；任务并行是将整个计算任务划分成多个子任务，分别由不同的处理器进行并行计算；模型并行是将模型分解成多个部分，分别由不同的处理器进行计算。
根据实际情况选择合适的并行化技巧，可以使得推理算法得到更好的并行化效果。
3. 并行化技巧的实现在实际应用中，我们需要根据具体的概率图模型和推理算法选择合适的并行化技巧，并进行相应的实现。
以数据并行为例，我们可以利用分布式计算框架如Spark、Hadoop等来进行并行化处理。
通过将数据划分成多个部分，并分配给不同的计算节点进行并行计算，可以大大提高算法的运行效率。
而对于任务并行和模型并行，我们可以利用多线程、GPU加速等技术来实现并行化处理。
通过合理地利用现有的并行化技巧和工具，可以使得概率图模型的推理算法得到更好的并行化效果。
4. 并行化技巧的优化除了选择合适的并行化技巧和工具外，我们还需要进行相应的优化工作，以进一步提高算法的并行化效果。
例如，在数据并行的实现过程中，我们可以采用数据预处理、缓存数据等技巧来减少通信开销；在任务并行和模型并行的实现过程中，我们可以采用流水线计算、异步通信等技巧来提高并行计算的效率。
概率图模型的推理方法详解(Ⅰ)
概率图模型的推理方法详解概率图模型是一种用图来表示随机变量之间依赖关系的数学模型。
它通过图的节点表示随机变量，边表示随机变量之间的依赖关系，可以用来描述各种复杂的现实世界问题。
概率图模型包括了贝叶斯网络和马尔可夫网络两种主要类型，它们都可以用来进行推理，即根据已知的信息来推断未知的变量。
在本文中，将详细介绍概率图模型的推理方法，包括贝叶斯网络和马尔可夫网络的推理算法。
一、概率图模型概率图模型是一种用图来表示随机变量之间依赖关系的数学模型。
它通过图的节点表示随机变量，边表示随机变量之间的依赖关系，可以用来描述各种复杂的现实世界问题。
概率图模型包括了贝叶斯网络和马尔可夫网络两种主要类型。
贝叶斯网络是一种有向图模型，用来表示变量之间的因果关系；马尔可夫网络是一种无向图模型，用来表示变量之间的相关关系。
概率图模型可以用来进行概率推理，即根据已知的信息来推断未知的变量。
二、贝叶斯网络的推理方法在贝叶斯网络中，每个节点表示一个随机变量，每条有向边表示一个因果关系。
贝叶斯网络的推理方法主要分为两种：精确推理和近似推理。
1. 精确推理精确推理是指通过精确的计算来得到准确的推理结果。
常用的精确推理算法包括变量消去算法和团树传播算法。
变量消去算法通过逐步消去变量来计算联合概率分布，但是对于大型网络来说计算复杂度很高。
团树传播算法通过将网络转化为一个树状结构来简化计算，提高了计算效率。
2. 近似推理近似推理是指通过近似的方法来得到推理结果。
常用的近似推理算法包括马尔科夫链蒙特卡洛算法和变分推断算法。
马尔科夫链蒙特卡洛算法通过构建马尔科夫链来进行抽样计算，得到近似的概率分布。
变分推断算法通过将概率分布近似为一个简化的分布来简化计算，得到近似的推理结果。
三、马尔可夫网络的推理方法在马尔可夫网络中，每个节点表示一个随机变量，每条无向边表示两个变量之间的相关关系。
马尔可夫网络的推理方法主要分为两种：精确推理和近似推理。
1. 精确推理精确推理是指通过精确的计算来得到准确的推理结果。
概率图模型在因果推断、不确定性推理、决策分析、贝叶斯网络等领域的应用研究
概率图模型在因果推断、不确定性推理、决策分析、贝叶斯网络等领域的应用研究摘要概率图模型 (Probabilistic Graphical Model, PGM) 是一种强大的工具，用于表示和推理复杂系统中的不确定性关系。
它通过将变量之间的依赖关系以图的形式表示，结合概率论，对现实世界问题进行建模和分析。
本文将重点探讨概率图模型在因果推断、不确定性推理、决策分析、贝叶斯网络等领域的应用研究。
关键词:概率图模型，因果推断，不确定性推理，决策分析，贝叶斯网络1. 引言在现实世界中，我们经常面临着充满不确定性的问题。
概率图模型提供了一种结构化的框架，帮助我们理解和分析这些不确定性。
它将变量之间的依赖关系以图的形式表示，并将概率论融入其中，以进行推断和预测。
概率图模型的应用范围非常广泛，涵盖了机器学习、人工智能、计算机视觉、自然语言处理、生物信息学等多个领域。
本文将重点探讨概率图模型在以下四个领域的应用研究：*因果推断: 识别变量之间的因果关系，并进行因果推断。
*不确定性推理: 在不确定性环境下进行推理和决策。
*决策分析: 利用概率图模型进行决策分析，选择最佳策略。
*贝叶斯网络: 作为概率图模型的一种特殊类型，在各个领域得到了广泛应用。
2. 概率图模型基础概率图模型由两部分组成：图结构和概率分布。
图结构表示变量之间的依赖关系，而概率分布则量化了变量的概率信息。
*图结构: 图结构由节点和边组成。
每个节点表示一个随机变量，边则表示变量之间的依赖关系。
常见的图结构类型包括：o有向图：边表示变量之间的因果关系。
o无向图：边表示变量之间的相关性。
o混合图：包含有向边和无向边。
*概率分布: 概率分布定义了变量的概率信息。
常用的概率分布包括：o离散概率分布：例如，伯努利分布、多项式分布。
o连续概率分布：例如，高斯分布、指数分布。
概率图模型的优点在于：*结构化的表示: 图结构可以直观地表示变量之间的依赖关系，便于理解和分析。
概率图模型的推理方法详解(六)
概率图模型的推理方法详解概率图模型是一种用于描述随机变量之间关系的工具，它能够有效地表示变量之间的依赖关系，并且可以用于进行推理和预测。
在实际应用中，概率图模型广泛应用于机器学习、人工智能、自然语言处理等领域。
本文将详细介绍概率图模型的推理方法，包括贝叶斯网络和马尔科夫随机场两种主要类型的概率图模型，以及它们的推理算法。
1. 贝叶斯网络贝叶斯网络是一种用有向无环图表示的概率图模型，它描述了变量之间的因果关系。
在贝叶斯网络中，每个节点表示一个随机变量，节点之间的有向边表示了变量之间的依赖关系。
贝叶斯网络中的概率分布可以由条件概率表来表示，每个节点的条件概率表描述了该节点在给定其父节点的取值情况下的概率分布。
在进行推理时，我们常常需要计算给定一些证据的情况下，某些变量的后验概率分布。
这可以通过贝叶斯网络的条件概率分布和贝叶斯定理来实现。
具体来说，给定一些证据变量的取值，我们可以通过贝叶斯网络的条件概率表计算出其他变量的后验概率分布。
除了基本的推理方法外，贝叶斯网络还可以通过变量消除、置信传播等方法进行推理。
其中，变量消除是一种常用的推理算法，它通过对变量进行消除来计算目标变量的概率分布。
置信传播算法则是一种用于处理概率传播的通用算法，可以有效地进行推理和预测。
2. 马尔科夫随机场马尔科夫随机场是一种用无向图表示的概率图模型，它描述了变量之间的联合概率分布。
在马尔科夫随机场中，每个节点表示一个随机变量，边表示了变量之间的依赖关系。
不同于贝叶斯网络的有向图结构，马尔科夫随机场的无向图结构表示了变量之间的无向关系。
在进行推理时，我们常常需要计算给定一些证据的情况下，某些变量的后验概率分布。
这可以通过马尔科夫随机场的联合概率分布和条件随机场来实现。
具体来说，给定一些证据变量的取值，我们可以通过条件随机场计算出其他变量的后验概率分布。
除了基本的推理方法外，马尔科夫随机场还可以通过信念传播算法进行推理。
信念传播算法是一种用于计算概率分布的通用算法，可以有效地进行推理和预测。
概率图模型原理与技术
概率图模型原理与技术概率图模型（ProbabilisticGraphicalModels，PGM）是一种对复杂现实世界中事件和隐藏变量进行建模的统计方法。
这种建模方法允许从有限的历史数据中推断复杂的模型，并推断未来的状态，从而提供有用的决策支持。
概率图模型的基本思想是将复杂的概率模型以可视化的方式表示出来，并使用图结构来表示它们之间的相关性。
它由节点和边缘组成，节点表示需要被观察的变量，而边缘表示变量之间的因果关系。
概率图模型的核心在于它们能够容易地捕捉事件的不确定性，并将其表示为统计模型。
概率图模型的原理和技术可以用于完成许多不同的任务，例如模式识别，聚类，密度估计，建模，贝叶斯网络，推理和学习。
它们可以被用于识别视觉信号，自然语言处理，医学诊断，智能交互，游戏AI，数据挖掘和机器学习。
概率图模型可以被用来处理含有不确定性的环境，因为它们可以考虑所有可能性，并提供一种有效的方法来选择最佳行动。
概率图模型是由统计方法，概率论，推理算法，图论，机器学习和优化技术组成的多学科领域。
它们的核心原理是基于概率和统计方法，包括朴素贝叶斯模型，独立概率模型，隐马尔科夫模型，条件随机场和马尔科夫模型。
通过这些模型，可以将数据表示为实体，特征和关系的有向图结构，并使用概率引擎进行推理。
此外，概率图模型还可以与其他机器学习技术结合起来，比如聚类，回归，贝叶斯估计，模式识别，深度学习和强化学习。
这种结合可以使它们的准确性和有效性更高。
此外，概率图模型还可以与优化技术结合起来，以进行优化参数估计，模型更新，网络结构参数选择和结构学习。
这些技术可以用来确定概率图模型最优参数，改进模型性能，以及进行模型可解释性分析，从而有效地解决复杂的问题。
总之，概率图模型是一种流行的建模方法，可以用于处理复杂的概率模型和机器学习问题。
它的原理和技术涉及概率，统计，图论，机器学习和优化等多个领域，并可以与其他机器学习技术和优化技术结合，从而有效地解决复杂的问题。
人工智能的推理推断和决策方法
人工智能的推理推断和决策方法人工智能（Artificial Intelligence, AI）是一门研究如何使计算机能够模拟和表现人类智能的学科。
推理、推断和决策是人工智能领域中至关重要的技术之一。
本文将介绍人工智能中的推理推断和决策方法，并深入探讨它们在现实生活中的应用。
一、推理推断方法推理推断是通过已有信息和已有的推理机制从中得出新的结论或发现之间的关系。
推理推断的方法可以分为演绎推理和归纳推理。
1. 演绎推理演绎推理是根据已知的前提和逻辑规则，通过确定性推理得出结论。
它可以分为传统逻辑推理和不确定逻辑推理。
传统逻辑推理是依据逻辑学的基本规则和形式公理进行推理。
其中最著名的逻辑是命题逻辑和谓词逻辑。
命题逻辑主要用于处理简单的命题间的推理，例如当已知A为真，且A蕴含B时，可以推出B为真。
谓词逻辑则用于处理谓词与量词，更为灵活。
不确定逻辑推理是用于处理不确定性信息的推理方法，其中最常用的方法是模糊逻辑和概率逻辑。
模糊逻辑通过引入模糊概念来处理不精确或不完全的信息，如“云彩是模糊的白色”。
概率逻辑则通过将概率引入到逻辑推理中来处理不确定性，如“在下雨的情况下，道路湿滑的概率更高”。
2. 归纳推理归纳推理是通过从具体的事实或实例中总结出普遍规律来进行推理。
归纳推理的方法可以分为归纳泛化和归纳推理。
归纳泛化是从特殊情况中抽象出一般规律。
例如，我们观察到许多坏学生是在游戏时间过长后表现不佳，可以推断出游戏时间过长对学生学习的负面影响。
归纳推理则是通过观察现象、分析数据等方法得出结论。
它通过观察和经验总结概括，可能会受到样本规模、采样偏差等因素的影响。
二、决策方法决策是从多个备选方案中选择最佳方案的过程。
在人工智能领域中，决策问题经常被建模为决策树、马尔可夫决策过程、深度强化学习等形式。
1. 决策树决策树是一种树状的决策图，用于帮助决策者作出决策。
在决策树中，每个分支代表一个决策点，而每个叶节点代表一个可能的决策结果。
概率图模型及其在机器学习中的应用
概率图模型及其在机器学习中的应用机器学习是人工智能领域中的重要分支，它主要研究如何通过大量数据和学习算法构建模型，以实现自动化决策和预测。
在机器学习中，概率图模型是一种重要的工具，它可以帮助我们更好地建模和解决许多实际应用问题，包括推荐系统、自然语言处理、计算机视觉等。
一、什么是概率图模型概率图模型（Probabilistic Graphical Models，PGM）是一种用图形表示变量之间概率依赖关系的数学工具。
它的核心思想是通过变量节点和边来表示随机变量之间的联合概率分布，从而实现“图形化建模”。
概率图模型有两类：有向图模型（Directed Graphical Model，DGM）和无向图模型（Undirected Graphical Model，UGM）。
有向图模型又称贝叶斯网络（Bayesian Network，BN），它是一类有向无环图（DAG），其中结点表示随机变量，边表示变量之间的依赖关系。
无向图模型又称马尔科夫随机场（Markov Random Field，MRF），它是一个无向图，其中结点表示变量，边表示变量之间的关系。
概率图模型的优点在于可以通过图形的方式自然地表示变量之间的依赖关系，更容易理解和解释模型的含义。
而且，概率图模型能够有效地减少模型参数量，提高模型估计的准确性和效率。
二、概率图模型在机器学习中的应用概率图模型在机器学习中的应用非常广泛，下面介绍其中几个应用场景。
1.概率图模型在推荐系统中的应用推荐系统是机器学习中的一个重要研究方向，概率图模型可以帮助我们建立更精确和智能的推荐模型。
以贝叶斯网络为例，它可以用来表示用户-物品之间的依赖关系。
在一个面向物品的模型中，图中的结点表示物品，边表示商品之间的关系。
通过学习用户的历史行为数据，我们可以基于贝叶斯网络进行商品推荐，从而提高推荐准确率。
2.概率图模型在自然语言处理中的应用自然语言处理是人工智能领域中的重要研究方向，它旨在让计算机能够理解和处理人类语言。
机器学习知识：机器学习中的知识表示与推理
机器学习知识：机器学习中的知识表示与推理近年来，人工智能技术的快速发展，让机器学习这个领域变得越来越受到关注。
机器学习无疑是实现人工智能的一种重要手段，其核心任务是从样本数据中学习出模型来，使得该模型能够对新的训练数据进行分类、预测等任务。
在机器学习中，知识表示与推理是非常重要的话题。
在本文中，我们将对机器学习中的知识表示与推理展开讨论。
一、知识表示知识表示是指将现实中的问题、概念、判断等抽象成模型，以便计算机能够理解、存储和处理这些信息。
知识表示是机器学习中不可或缺的重要组成部分，因为机器学习需要通过学习提取数据样本的特征，来构造知识模型。
在机器学习中，有三种常用的知识表示方法：符号表示、神经网络表示和贝叶斯网络表示。
1.符号表示符号表示是将实际问题转换为一些规则、公式等符号形式的语言的操作。
符号表示的模型可以提供关于问题的精确和准确的信息，也可以快速生成新的数据。
但是，由于它是基于人类语言和常识的，因此它可能无法处理复杂的问题。
2.神经网络表示神经网络表示是利用具有各种连接强度的神经元构建模型。
神经网络可以处理复杂的非线性问题，但是它无法直接将人类语言转换为符号表示。
3.贝叶斯网络表示贝叶斯网络表示是一种旨在表示变量之间的概率关系的概率图模型。
贝叶斯网络可以处理复杂的不确定性，并可以通过学习数据的统计规律来构建知识模型。
但是，贝叶斯网络的训练和推理可能需要更多的计算资源。
二、知识推理知识推理是一种基于已有知识，来推导新知识的过程。
它往往是指从已知前提出发，推导出新结论的过程。
知识推理是机器学习中的一个重要环节，因为它可以使机器从已有知识中提取新的模式。
在机器学习中，知识推理主要分为以下三种类型：基于规则的推理、基于统计的推理和基于逻辑的推理。
1.基于规则的推理基于规则的推理是一种将先前广泛收集的知识表示为规则的推理方法。
这种方法中，推理是通过匹配输入数据与规则库中的一条或多条规则来完成的。
虽然基于规则的推理可以提供直观的解释，但由于规则复杂的表示和条目有限性，其中存在过拟合和泛化性能差的问题。
概率图模型的使用注意事项和常见误区解析(七)
在机器学习和人工智能领域，概率图模型被广泛应用于推断和决策问题的建模和求解。
概率图模型是一种表示和计算复杂概率分布的工具，它能够通过图的方式来描述变量之间的依赖关系，从而更好地理解数据的结构和特征。
然而，在使用概率图模型时，有一些注意事项和常见误区需要引起注意。
本文将对概率图模型的使用注意事项和常见误区进行解析。
首先，对于概率图模型的使用注意事项，我们需要注意以下几点：1. 数据的准备和清洗：在应用概率图模型之前，需要对数据进行充分的准备和清洗。
这包括处理缺失值、异常值和噪声，以及对数据进行标准化和归一化。
只有经过了良好的数据预处理之后，才能够更好地应用概率图模型进行建模和推断。
2. 模型的选择和参数估计：在选择概率图模型时，需要根据实际问题的特点和数据的性质来进行合理的选择。
不同的概率图模型适用于不同类型的问题，例如贝叶斯网络适用于表示变量之间的因果关系，马尔科夫随机场适用于表示变量之间的相关关系。
同时，在进行参数估计时，需要注意避免过拟合和欠拟合问题，以及选择合适的参数估计方法和调参策略。
3. 推断和决策的技术：概率图模型的核心任务是进行推断和决策，因此需要掌握各种推断和决策的技术和算法。
常见的推断算法包括变量消去、信念传播和采样方法，而常见的决策算法包括最大后验概率、期望最大化和决策树等。
其次，对于概率图模型的常见误区，我们需要注意以下几点：1. 过度依赖模型：有时候在使用概率图模型时，人们会过度依赖模型而忽视了数据本身的特点。
在实际应用中，需要根据数据的特点和实际问题来选择合适的概率图模型，并进行充分的模型验证和评估。
2. 忽视概率分布的偏斜性：有时候在建模和推断时，人们会忽视概率分布的偏斜性，从而导致模型的失真和不准确。
因此需要在应用概率图模型时，加强对概率分布的偏斜性进行分析和处理，以避免因此带来的问题。
3. 忽视算法的收敛性和稳定性：在进行推断和决策时，需要注意算法的收敛性和稳定性。
概率图模型及应用
概率图模型及应用概率图模型是一种用于表示和推断概率分布的强大工具，它能够帮助我们理解和解决各种实际问题。
本文将介绍概率图模型的基本概念，探讨其应用领域，并总结其在实际问题中的优势和局限性。
概率图模型，又称为贝叶斯网络或是马尔科夫网络，是一种图形化的概率建模方法。
它通过有向无环图（DAG）或无向图的方式来表示随机变量之间的依赖关系。
概率图模型将复杂的概率分布分解为一系列条件概率的乘积，从而简化了概率计算和推断问题。
一、概率图模型的基本概念1.1 有向图模型有向图模型，也称为贝叶斯网络，是一种使用有向边表示变量之间依赖关系的概率图模型。
在有向图模型中，每个节点代表一个随机变量，边表示变量之间的依赖关系。
节点的概率分布可以通过条件概率表来表示。
1.2 无向图模型无向图模型，也称为马尔科夫网络或是马尔科夫随机场，是一种使用无向边表示变量之间依赖关系的概率图模型。
在无向图模型中，节点代表随机变量，而边表示变量之间的相互作用关系。
节点的概率分布可以通过势函数来表示。
二、概率图模型的应用领域概率图模型在许多领域中都得到了广泛的应用，下面列举了其中几个典型的应用领域：2.1 机器学习概率图模型在机器学习中被广泛应用，特别是在模式识别和数据挖掘中。
通过概率图模型，我们可以建立起变量之间的联系，并利用这些联系进行模式分类和预测。
2.2 自然语言处理在自然语言处理中，概率图模型可以用于语义解析、文本生成和机器翻译等任务。
通过建立语言模型和上下文模型，概率图模型能够更好地理解和生成自然语言。
2.3 生物信息学概率图模型在生物信息学领域中的应用也非常广泛。
例如，在基因表达数据分析中，可以通过概率图模型来推断基因之间的调控关系和信号传导通路。
三、概率图模型的优势和局限性3.1 优势概率图模型具有以下几个优势：（1）能够处理大规模复杂的概率分布。
概率图模型能够将复杂的概率分布分解为一系列条件概率的乘积，从而简化了概率计算的复杂度。
机器学习中的模型推理技术
机器学习中的模型推理技术机器学习是人工智能领域中的一个重要分支，它通过运用统计学和算法来使计算机能够模拟和学习人类的行为和决策方式。
在机器学习的过程中，模型推理技术扮演着至关重要的角色。
本文将会对机器学习中的模型推理技术进行探讨，了解其基本原理及其应用场景。
一、模型推理技术的基本原理模型推理技术是指在机器学习模型中通过对已有的数据进行分析和推断，从而对未知数据进行预测和决策的能力。
其基本原理可以概括为以下几点：1. 数据建模：首先，机器学习模型需要通过对已有数据的学习，建立起对数据的统计模型。
这个模型可以是线性回归模型、决策树模型、神经网络模型等。
2. 特征提取：模型推理技术需要从原始数据中提取有用的特征，以便对模型进行训练和预测。
特征提取可以通过数学方法、信号处理技术等实现。
3. 参数估计：在模型训练过程中，模型推理技术通过优化算法和参数估计方法，对模型中的参数进行估计，使得模型能够更好地拟合已有数据。
4. 推理与预测：当模型的参数估计完成后，模型推理技术可以利用这些参数来对未知数据进行预测和推断。
推理的过程可能涉及到概率计算、梯度下降等数学方法。
二、模型推理技术在机器学习领域的应用场景模型推理技术在机器学习领域有着广泛的应用场景，下面将介绍其中一些典型的应用场景：1. 图像识别：模型推理技术可以通过对大量图像数据的学习和推断，实现对未知图像的自动识别。
这在人脸识别、物体检测等领域有着广泛的应用。
2. 自然语言处理：在自然语言处理领域，模型推理技术可以通过对大量文本数据的学习和分析，实现对文本的自动分类、情感分析等任务。
3. 医学诊断：模型推理技术在医学诊断中也有着重要的应用。
通过对病人的病历数据进行学习和推断，可以帮助医生进行疾病的诊断和治疗方案的选择。
4. 金融风险评估：在金融领域，模型推理技术可以通过对大量交易数据的学习和推断，实现对风险的评估和预测。
这可以帮助金融机构更好地管理风险。
5. 智能推荐系统：模型推理技术在推荐系统中也有着广泛的应用。
机器学习——概率图模型（CPD）
机器学习——概率图模型（CPD） CPD是conditional probability distribution的缩写，翻译成中⽂叫做条件概率分布。
在概率图中，条件概率分布是⼀个⾮常重要的概念。
因为概率图研究的是随机变量之间的练习，练习就是条件，条件就要求条件概率。
对于简单的条件概率⽽⾔，我们可以⽤⼀个条件概率表来表达。
如图1所⽰。
图1 中表达的是p(g|i,d)。
幸运的是id都只有两个取值，是⼀个伯努利分布的函数。
但是如果i d 有六个取值呢？⽐如骰⼦。
那么这张表就会猛然增加到6^2那么长。
这是不科学的。
并且，常规情况下，仅考虑疾病诊断问题，如果有多种原因都会导致某个症状，那么我们要表达症状|疾病那么就会变得分成复杂，表有有2^N那么长，N是疾病的数⽬。
所以，我们需要⼀种简单的⽅法，能够简化CPD的表达，除了⽤表之外，还应该有⽐较优雅的⼿段。
1.树状CPD 很多随机变量依赖于多个随机变量，但这多个随机变量的优先级别都不⼀样。
就像找对象，⾸先要是个学⽣，然后要漂亮，最后要聪明。
这三个并不是同时要求的，所以树状结构的CPD就利⽤了这个思想，把各级“并联”变成了串联。
本来job依赖于 c L ,但是L ⼜是依赖于c 的，所以就转成了树状的CPD.特点是该有的概率都在图⾥能读出来。
但是却⼜另外指定了⼀些图⾥没有的逻辑关系。
2.⽚选CPD ⽚选CPD(Multiplexer CPD)，实际上是对应⼀种情况：随机变量A⼀旦指定后，Y的取值就仅和其中⼀个⽗节点有关。
这是⼀个实际问题，⽐如天上有很多飞机，它们的速度都是随机变量（Y)，塔台指定⼀架飞机观测之后，随机变量Y就只与指定的那架飞机有关。
那么条件概率就有以下表达：3.噪声或CPD 噪声或CPD（Noise OR CPD）对应的情况是：咳嗽可能由很多因素引起，这些因素的或结果是咳嗽。
咳嗽<--感冒<---受凉。
但是受凉并不⼀定会感冒，也就是说，受凉不⼀定会导致咳嗽，那么相当于受凉和感冒之间存在⼀个噪声。
机器学习——概率图模型（推理：采样算法）
机器学习——概率图模型（推理：采样算法） 基于采样的推理算法利⽤的思想是概率 = ⼤样本下频率。
故在获得图模型以及CPD的基础上，通过设计采样算法模拟事件发⽣过程，即可获得⼀系列事件（联合概率质量函数）的频率，从⽽达到inference的⽬的。
1、采样的做法 使⽤采样算法对概率图模型进⾏随机变量推理的前提是已经获得CPD。
举个简单的例⼦，如果x = x1,x2,x3,x4的概率分别是a1,a2,a3,a4.则把⼀条线段分成a1,a2,a3,a4，之后使⽤Uniform采样，x落在1处，则随机变量取值为a1...依次类推，如图所⽰。
显然，采样算法中最重要的量就是采样的次数，该量会直接影响到结果的精度。
关于采样次数有以下定理： 以简单的贝叶斯模型为例，如果最终关⼼的是联合概率，条件概率，单⼀变量的概率都可以使⽤采样算法。
下图共需要设置 1+1+4+2+3 =11 个uniform采样器，最终得到N个结果组合（d0i1g1s0l1等）。
最后计算每个组合出现的频率即可获得联合概率分布。
通过边缘化则可获得单⼀变量概率。
如果是条件概率，则去除最终结果并将符合条件的取出，重新归⼀化即可。
总结可知，采样算法有以下性质： 1.精度越⾼，结果越可靠，需要的采样次数也越多。
2.所关⼼的事件发⽣的概率很⼩，则需要很⼤的采样次数才能得到较为准确的结果。
3.如果随机变量的数量很多，则采样算法会⾮常复杂。
故此算法不适⽤于随机变量很多的情况。
2、马尔科夫链与蒙特卡洛算法 马尔科夫链是⼀种时域动态模型，其描述的随机变量随着时间的推进，在不同状态上跳跃。
实际上，不同的状态是随机变量所可能的取值，相邻状态之间是相关关系。
引⼊马尔科夫链的⽬的是为了描述某些情况下，随机变量的分布⽆法⽤数学公式表达，⽽可利⽤马尔科夫链进⾏建模。
把随机变量的取值视为状态，把随机变量视为跳蚤。
马尔科夫链如下图所⽰： 显然，对于简单的马尔科夫链我们⼤致还可以猜到或者通过⽅程解出CPD，但是⼀旦变量⾮常复杂，则我们很难获得CPD了。
机器学习中的推理学习方法与应用案例(十)
机器学习中的推理学习方法与应用案例机器学习作为人工智能领域的重要分支，一直在不断发展和演变。
在机器学习中，推理学习方法是一种重要的学习方式，它可以帮助机器更好地理解和分析数据，从而实现更精准的预测和决策。
本文将探讨机器学习中推理学习方法的原理和应用案例。
推理学习方法是指机器学习系统通过对已有数据进行分析和推理，从中发现规律和模式，以便对未知数据进行预测和决策。
在推理学习方法中，常用的技术包括逻辑推理、贝叶斯推理和因果推理等。
逻辑推理是一种基于逻辑规则和条件的推理方法，它通过判断前提条件和结论之间的逻辑关系，从而推导出结论。
在机器学习中，逻辑推理常用于分类和预测问题，例如基于规则的专家系统就是一种典型的逻辑推理模型。
通过对已有数据进行分析和推理，机器可以根据逻辑规则对未知数据进行分类和预测。
贝叶斯推理是一种基于贝叶斯定理的推理方法，它通过计算已有数据和先验知识的联合概率分布，从而对未知数据进行概率推断。
在机器学习中，贝叶斯推理常用于概率图模型和贝叶斯网络等模型中，用于建模和推断复杂的概率关系。
通过对已有数据进行分析和推理，机器可以利用贝叶斯推理对未知数据进行概率推断和预测。
因果推理是一种基于因果关系的推理方法，它通过分析因果关系和因果图，从而对未知数据进行因果推断。
在机器学习中，因果推理常用于因果推断和因果发现等问题，例如在因果分析和因果推断中，因果推理可以帮助机器发现数据中的因果关系，并对未知数据进行因果推断。
除了以上的推理学习方法外，近年来，随着深度学习和强化学习等新技术的发展，机器学习中的推理学习方法也在不断演变和完善。
例如在深度学习中，通过神经网络模型的训练和学习，机器可以获得更深层次的特征表达和推理能力，从而实现更高效的分类和预测。
在强化学习中，机器可以通过与环境的交互和学习，从中获得更有效的决策和推理能力。
除了在理论研究中的应用外，推理学习方法在实际应用中也有着广泛的应用案例。
例如在金融领域，机器学习中的推理学习方法可以用于信用评分和风险管理等问题，通过对已有数据的分析和推理，机器可以对客户的信用情况进行预测和评估。
《模式识别与机器学习》第4讲 概率图模型基础
p (c )
第四讲 概率图模型基础
有向图模型
汇总结构：节点 连接了两个箭头的头部。
汇总结构不具有条件独立性：在给定 的条件下， 和 条件不独立。
概率图模型的联合分布为
p (a, b, c) p (a ) p (b) p (c | a, b).
关于 求积分或者求和后得到 和 的联合分布可以表示为各自边缘分布
k
j
p ( x |Pa( x ))
Desc(xk ) xi Desc(xk )
p( x |Pa ( x ).
j
j
因此 p ( x | NonDesc(x ), Pa(x )) p( x | Pa( x ))
k
p( x |Pa( x ))
k
i
有向图模型
通过联合分布的紧凑表示或者通过局部条件独立性的形式化语义，都可
1
2
图4-12 无向图模型中的团和最大团示例
（实线中的节点和边构成一个团，虚线中的节点和边构成一个最大团）
在所有团中，如果一个团不能被其它的团包含，这个团就称作一个最
大团（maximal clique）。
第四讲 概率图模型基础
无向图模型
无向图中的联合概率分布可以分解为一系列定义在最大团上的非负函
数的乘积形式
1
p( X ) X ,
Z
c
c
c
其中为中的最大团集合， ≥ 0是定义在团 上的势能函数
（potential function），是配分函数（partition function），用于将乘积
归一化为概率分布形式
Z X ,
机器学习——概率图模型（推理：MAP）
机器学习——概率图模型（推理：MAP） MAP 是最⼤后验概率的缩写。
后验概率指的是当有⼀定观测结果的情况下，对其他随机变量进⾏推理。
假设随机变量的集合为X ，观察到的变量为 e， W = X-e , AP = P(W|e). 后验概率和联合概率是不同的两个概念。
事实上，后验概率更接近推理本⾝的“意义”，并且被越来越多的⽤于诊断系统中。
在医疗诊断系统中，存在包括病症，症状等许多随机变量，使⽤VE或者消息传递之类的推理⼿段确实可以获得每个随机变量的概率以及某些随机变量的联合概率（⼀个Scope的概率）。
但实际上，如果⾯对某些很少出现的症状以及对应病症，联合概率密度函数并不合适，⽐如病⼈红细胞减少的概率⾮常⼩，但红细胞减少很⼤⼏率上对应“⽩⾎病”。
如果求联合分布则会得到⼀个较⼩的概率值（因为得⽩⾎病的⼈本来就不多，加上有其他症状⼲扰），但是如果使⽤后验概率，则能排除此⼲扰。
1. 积化和的最⼤化 最⼤后验概率是⼀种推理⼿段。
w = argmax P(W|e)。
W是尚未观测到的随机变量，使得此概率最⼤的意义是在获得某观测后，推断最可能发⽣了什么。
这个公式把MAP变成了⼀个优化问题。
P(X)实际上是⼀系列 P(scope)的乘积。
在取对数的情况下，积就变成了和，对数的底是可以随意选择的。
demo example 如下图所⽰. 如果 PHI_k (Dk) 是链状分解的情况下，可以采⽤变量分离最⼤化的⽅式来求取其最⼤值。
如图所⽰： 由变量边际类⽐可知，还可由消息传递的⽅式来计算最终结果。
实际上这⾥的最⼤值代替了边际。
利⽤消息传递的⽅式计算最⼤后验概率如图所⽰： 最⼤化执⾏完毕后，得到的是各个变量的“势”，以及使得“势”最⼤的变量组合取值。
简⽽⾔之，就是⼀组推断的结果。
2. NP完备的MAP问题2.1 对应问题 对应问题是在⼯程中经常碰到的问题。
例如多⽬视觉中的配准，同⼀个物体被不同像素观测到。
那么我们关⼼的两个不同的像素值各是多少。
机器学习 —— 概率图模型(推理：团树算法)
在之前的消息传递算法中，谈到了聚类图模型的一些性质。
其中就有消息不能形成闭环，否则会导致“假消息传到最后我自己都信了”。
为了解决这种问题，引入了一种称为团树（clique tree)的数据结构，树模型没有图模型中的环，所以此模型要比图模型更健壮，更容易收敛。
1.团树模型链模型是一种最简单的树模型，其结构如下图所示，假设信息从最左端传入则有以下式子。
假设要对变量CD 进行推断，则应该求Belief(3) = deta 2->3 *deta 4->3 * phi(3).从这里可以看出，团树算法是一种精确推断算法。
它和变量消除算法在理论推导上是等价的。
上面的例子只是一种非常简单的团树，团树的本质还是聚类图，只不过是一种特殊的聚类图。
对于更一般的概率图，也可以生成团树图。
其中，每个cluster都是变量消除诱导图中的一个最小map。
2.团树模型的计算从上面分析可知，团树模型本质上和变量消除算法还有说不清道不明的关系（团树模型也是精确推理模型）。
但是这个算法的优势在于，它可以利用消息传递机制达到收敛。
之前提过，聚类图模型中的收敛指的是消息不变。
除此之外，聚类图的本质是一种数据结构，它可以储存很多中间计算结果。
如果我们有很多变量ABCDEF，那么我们想知道P(A)，则需要执行一次变量消除。
如果要计算P(B)又要执行一次变量消除。
如果中途得到了某个变量的观测，又会对算法全局产生影响。
但是使用团树模型可以巧妙的避免这些问题。
首先，一旦模型迭代收敛之后。
所有的消息都是不变的，每个消息都是可以被读取的。
每个团的belief，实际上就是未归一划的联合概率，要算单个变量的概率，只需要把其他的变量边际掉就行。
这样一来，只需要一次迭代收敛，每个变量的概率都是可算的。
并且算起来方便。
其次，如果对模型引入先验知识比如A = a 时，我们需要对D 的概率进行估计。
按照变量消除的思路又要从头来一次。
但是如果使用团树结构则不用，因为A的取值只影响deta1->2以及左向传递的消息，对右向传递的消息则毫无影响，可以保留原先对右向传递消息的计算值，只重新计算左向传递结果即可。
深度学习（一）：概率图模型引入
深度学习（⼀）：概率图模型引⼊⼀、简介概率图模型（Probabilistic Graphical Model ,PGM ）是⽤图来表⽰变量概率依赖关系的理论，结合概率论与图论的知识，利⽤图来表⽰与模型有关的变量的联合概率分布。
图的每个节点（node ）都表⽰⼀个随机变量，⽽图的边（edge ）则被⽤于编码这些随机变量之间的关系，通常是条件概率。
对于⼀个K 维随机变量X =X 1,X 2,...,X K ,T ，它的联合概率分布是⾼维空间的分布，⼀般很难直接建模，特别是在我们不知道它们之间的依赖关系的时候。
如果我们有三个⼆值随机变量，分别是X 1, X 2,X 3，我们可以建⽴⼀个⼆维概率表来记录每⼀种取值的概率，因为有3个变量，每个变量有2种可能的取值，即我们有23=8种情况下的联合概率值，不过当我们知道前7个概率后，第8个概率直接⽤1-就可以计算出来，所以对于三个⼆值随机变量的联合概率分布，我们需要知道7个参数来表达它的联合概率分布。
随着随机变量的个数增加，所需参数数量会指数型增加，上⼀个例⼦是2的3次⽅，如果是10个随机变量就需要2的10次⽅-1个参数来说明这个联合随机概率分布。
有⼀种想法就是，如果我们能够知道其中⼏个随机变量之间的依赖关系，可以⼤⼤减少所需参数个数，⼤致可以这么想：如果我们知道当X 1=1时，X 2只能取0，那么我们所需要的参数数量将会直接少⼀半。
所以依赖于这种想法，有⼈提出了独⽴性假设，可以有效减少参数量，把K 维随机变量的联合概率分布分解为K 个条件概率的乘积：p (x )=P (X =x )=p x 1p x 2∣x 1p x K ∣x 1,...,x K −1=∏K k =1p x k ∣x 1,...,x k −1 当概率模型中的变量数量⽐较多的时候，其条件依赖关系也很复杂，有的随机变量可能会依赖1个或多个变量，可能有两个随机变量都依赖于同⼀个随机变量，为了表⽰这种复杂的关系，就引⼊了图结构，可以直观的描述随机变量之间的条件独⽴性性质，把⼀个复杂的联合概率模型分解成⼀些简单的条件概率模型的组合，对于⼀个⾮联通图，都存在多个条件独⽴性假设，可以根据条件独⽴性来将联合概率分解。
概率图模型的推理方法详解
概率图模型是一种用来描述变量之间关系的数学模型，其应用涉及到很多领域，如机器学习、计算机视觉、自然语言处理等。
而概率图模型的推理方法则是指对于给定模型和观测数据，如何计算未观测变量的后验分布。
在本文中，我们将详细介绍概率图模型的推理方法，包括贝叶斯网络和马尔可夫随机场两种常见的概率图模型。
概率图模型的推理方法可以分为两大类：精确推理和近似推理。
精确推理是指通过准确地计算出后验分布来进行推理；而近似推理则是指通过一定的近似计算方法来得到后验分布的近似值。
下面分别介绍这两种推理方法在贝叶斯网络和马尔可夫随机场中的应用。
首先，我们来讨论贝叶斯网络中的推理方法。
贝叶斯网络是一种用有向无环图来表示变量之间依赖关系的概率图模型。
在贝叶斯网络中，我们通常关心的是给定观测数据，如何计算未观测变量的后验分布。
在这里，精确推理方法主要有变量消去法和团树算法两种。
变量消去法是一种递归计算边际分布的方法，通过对变量进行消去来计算目标变量的边际分布；而团树算法则是一种基于图的消息传递算法，通过在图上进行消息传递来计算目标变量的边际分布。
另外，近似推理方法中的采样方法也常用于贝叶斯网络的推理，如马尔可夫链蒙特卡洛法和变分推理方法等。
接下来，我们来讨论马尔可夫随机场中的推理方法。
马尔可夫随机场是一种用无向图来表示变量之间关系的概率图模型。
在马尔可夫随机场中，我们通常关心的是给定观测数据，如何计算未观测变量的后验分布。
在这里，精确推理方法主要有信念传播算法和变量消去法两种。
信念传播算法是一种基于图的消息传递算法，通过在图上进行消息传递来计算目标变量的边际分布；而变量消去法则是一种递归计算边际分布的方法，通过对变量进行消去来计算目标变量的边际分布。
另外，近似推理方法中的采样方法也常用于马尔可夫随机场的推理，如马尔可夫链蒙特卡洛法和变分推理方法等。
总之，概率图模型的推理方法是概率图模型研究的核心内容之一。
通过对概率图模型的推理方法进行深入的了解，我们可以更好地理解概率图模型的基本原理，从而更好地应用概率图模型到实际问题中。
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Koller 教授把决策作为一种单独的模块进行讲解，但我认为，决策和推理本质上是一样的，都是在假设已知CPD或者势函数的情况下对模型给出结论。
1、决策==逐利
决策的基本思想很intuitive，并且非常有用。
在赌博行为中，最后获得的钱与硬币的正反，赌注的大小有关。
硬币的正反显然是随机变量，而赌注的大小却是决策量。
显而易见的是，决策的最终目的是使得某个期望最大化。
再举一个视觉中的例子，对于双目配准算法而言，左相机对应右相机的像素可以认为是随机变量。
但是否将两个像素配在一起却可以认为是一个决策（假设像素一一对应，如果甲配了乙就不能配丙了，希望配准的最终结果是尽可能正确的）。
故决策的数学表达为：
其中，P(X|A)表示在给定决策下，随机变量X的概率。
U(x,a)表示给定决策下，x发生所获得的收益。
简单的决策如图所示：
2、决策的方法
显然从上面的分析可知，我们要做的决策就是使得期望最大化的那个。
换一个角度来看，如果每次的决策都是未知的，决策取决于已知信息，决策影响最终结果，如果决策也是随机变量，我们应该把获利最多的那个决策组作为我们所需采取的决策库。
换而言之，凡事应有a,b,c三策，不同的策略对应不同的情况。
显然，我们所需要采取的策略取决于已知的信息（Action的父节点）。
而策略组本身就是一个随机变量。
如图所示，如果变量真实值无法观测，只能通过一个传感器（survey）来进行推测时，决策应该取决于S的值。
S的值又和其所有父节点（M）的值相关。
MEU表示所选择的策略。
显然，我们需要P(S)deta(F|S)U(F,M)，然后P(S)需要对P(M,S)进行边际获得。
故表达式如上。
带入数据发现
如果想要上式最大，则deta(F|S)为正。
其正值表示倾向于决定.....
故，决策为s0->f0,s1->f1,s2->f1
3、决策函数与人性
决策实际上是非常重要的一个环节，其会影响最终的收益期望。
决策的目标是使得收益最大化。
但是，人类并不是这样决策的，古语云：千羊在望，不如一羊在手。
又云：蚊子肉也有毒死人的时候（比如中国国家队VS皇马，大部分人肯定买皇马赢）。
决策函数也是值得研究的。
单纯的计算期望可能无法模拟人的行为。
图中实线是人的决策曲线，U表示的是Utility。
也就是“人们眼中”决策带来的收益期望，横坐标是实际期望。
完全理性的情况下，“满足期望”与实际期望应该是匹配的。
但是人在决策的时候如果概率是0.5,人会觉得如果有人出400买自己的彩票就卖了。
也就是U = 400与正常情况下p=0.5&线性u是等价的。
400~500之间称为保险收益。
典型的决策曲线如图所示：
古语云：
见小利而忘义，干大事而惜命是也。
当损失可能性较小时，人们的容忍程度非常高，当收益
较小时，人们可能会保守。
实际上，千羊在望与一羊在手也是一个边际问题，穷人往往会选择一羊在手，因为他没有啊。
如果我本身有一千头羊，赌赢了我就有两千头，为什么不赌？
所以可以把决策作为边际收益的函数，来构造决策方案。
4、信息的价值
决策的前提是观测，观测往往是有成本的。
例如做调研需要资金，做检查需要资金。
甚至实时机器人系统如果需要一个准确的定位可能需要停下来，这也是成本。
那么在决策前就需要判断决策的必要性，如果决策带来的收益大于决策成本，则决策是划算的。
这个多出来的收益称为信息的价值VPI(value of perfect information).
1.VPI永远是大于等于0的。
perfect information 表示其不是错误的信息，一定正确的信息肯定会使得收益有所增加。
2.当且仅当决策不变时，VPI为0，比如你提供给我1年的某网站财报，我还是会选择去谷歌。
图中s表示公司状态，f表示公司所获得资助。
公司1获得资助期望为0.72，公司2获得资助期望为0.33.
如果对公司2进行观测，当且仅当公司2为s3时，会改变主意，其获得资助期望变为0.9.
那么，信息观测收益就是（0.9-0.72）*0.1 = 0.018
如果此情况，则观测收益为（0.4-0.35）*0.5+（0.9-0.35）*0.1 = 0.08
实际上，信息观测只在两个状态旗鼓相当的情况下收益比较高。
悬殊很大的时候，信息观测并没什么意义。