可观无向图模型中的学习问题
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最大似然结构学习连续型马尔科夫随机场给定高斯图模型，我们可以用一个伊辛模型来呈现。$$p(x\mid \mu,\Sigma)=\frac{1}{(2\pi)^{k/2}|\Sigma|^{\frac{1}{2}}}exp \lbrace -\frac{1}{2}(x-\mu)^
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可观贝叶斯网络中的学习问题
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完全可观的图模型学习图模型学习的目的是在给定独立的样本集的情况下找到合适的的贝叶斯网络，这里的学习（learning）表示对参数的估计或者是从数据学习网络的拓扑结构。
最大似然在信息论上的解释可以这样理解，将对数似然函数在数据上的和，转变为在变量状态上的和。\begin{equation}\begi
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指数族与广义线性模型
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指数族将随机变量X写成指数族的形式：$$p(X=x;\eta)=h(x)exp(\eta^T T(x)-A(\eta))$$其中：$\eta$是自然参数向量（natural paramater），T(x)是充分统计量（sufficient statistic），$A(\eta)$
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message-passing
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变量消除的缺点elimination algorihthm中会有clique中重复使用的情况，message passing将重复使用的clique保留下来，这样可以减少运算复杂度。
Elimination on a tree将从i开始的变量消除记作$m_{ji}(x_i)$，并且是$x_i$的函数
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EnglishPod
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englishpod_B0001
I’m still working on it.I still need more time.
complimentrayfree
I’ll go with.I’ll take. I’ll choose.
grabget quickly
englishpod_B0
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