PGM_overview
2015-11-30 19:40
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Probabilistic Graphical Models (PGM):
factor:
可被看作是一个函数或者一张表。 Φ(x1,x2,...,xn)--> R. {xk} 是n个变量,R表示对应的取值。
一个joint Probability Distribution 就是一个factor,因此对facor的操作与对distribution的操作类似:
Scope:
set of arguments. 即变量的集合。
Operations on factors:
1. factor productor:
Φ(A,B) x Φ(B,C) = Φ(A,B,C)
2. factor marginalization:
marginalize out B by ∑BΦ(A,B,C) = Φ(A,C) , 或者说我们得到了一个排除变量B之外,AC的分布情况。
3. factor reduction:
given ci in C, the scope of the reduced factor is {A,B}. 或者说我们可以得到C=ci下,A,B 的概率分布。
factor:
可被看作是一个函数或者一张表。 Φ(x1,x2,...,xn)--> R. {xk} 是n个变量,R表示对应的取值。
一个joint Probability Distribution 就是一个factor,因此对facor的操作与对distribution的操作类似:
Scope:
set of arguments. 即变量的集合。
Operations on factors:
1. factor productor:
Φ(A,B) x Φ(B,C) = Φ(A,B,C)
2. factor marginalization:
marginalize out B by ∑BΦ(A,B,C) = Φ(A,C) , 或者说我们得到了一个排除变量B之外,AC的分布情况。
3. factor reduction:
given ci in C, the scope of the reduced factor is {A,B}. 或者说我们可以得到C=ci下,A,B 的概率分布。
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