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机器学习：概率图模型
1、基本概念 概率图模型（probabilistic graphical model）是一类用图结构来表达各属性之间相关关系的概率模型， 一般而言：图中的一个结点表示一个或一组随机变量，结点之间的边则表示变量间的相关关系，从而形成了一张“变量关系图”。 概率图模型分为贝叶斯网络（Bayesian Network）和马尔可夫概率图模型-10.近似推理 BP算法的能量最小化解释
一般只有树状 符合次模性的结构才能精确推理 一般图只能用近似推理 BP算法在有环的，没法使用 本章讲解的是BP算法如何在因子图上执行，之前讲的是在聚类图上执行 \(n_{i\to a}(x_i)\)从变量节点\(i\)到因子节点\(a\)的消息 \(i是变量节点，没有势函数，要计算i的邻居节点(\a 把a排除势函数算法小记
势函数：对 $i=[1,n]$ 自定义 $f(i)$，使得每一步势能变化期望 +1/-1，通过求初态与终态的势能差求期望步数 注意：这里的 $f(i)$ 是可以自拟的，即只要满足每一步势能变化期望为 +1/-1 即可！ 所以说，这本质上是通过人类智慧定义这么一个函数！ 常见形式：$\sum\limits_{i=1}^{n}f(a_i)=1+\sum\lim实验二 势函数算法的迭代实验
实验二 势函数算法的迭代训练 一．实验目的 通过本实验的学习，使学生了解或掌握模式识别中利用势函数思想设计非线性判别函数的方法，能够实现模式的分类。学会运用已学习的先导课程如数据结构和算法设计知识，选用合适的数据结构完成算法的设计和程序的实现。并通过训练数据来建立非模式识别实验二：势函数迭代训练 预习报告
一．实验目的 通过本实验的学习，使学生了解或掌握模式识别中利用势函数思想设计非线性判别函数的方法，能够实现模式的分类。学会运用已学习的先导课程如数据结构和算法设计知识，选用合适的数据结构完成算法的设计和程序的实现。并通过训练数据来建立非线性判别函数,通NaNO3-KNO3-NaNO2三元混合相变熔盐结构与物性的分子动力学模拟
导读熔盐作为一种廉价、高效的传蓄热介质，在太阳能热发电等领域有着重要的应用。但是，由于熔盐的高温特性，其物性的实验测试成本高、难度大、精度低，对测试仪器的伤害也很大。而随着计算机科学的飞速发展，计算机模拟可以处理的体系越来越大，计算精度也越来越高，在很多情况下可以作为传统实势函数
初始状态的势函数减去终止状态的势函数即为期望。 CF1349D Slime and Biscuits 设 \(m=\sum a_i\)。 \[\large\begin{aligned} f(x)&=\frac{x}{m}+\frac{x}{m}f(x-1)+\frac{m-x}{m(n-1)}f(x+1)+\frac{(m-x)(n-2)}{m(n-1)}f(x) \end{aligned} \]CF850F Rainbow Balls 设 \(m=\sum a势函数的构造
在一些概率题目中，我们需要构造势函数。 这个势函数\(f(x)\)要使得对于一个状态的所有后继状态，概率的平均值减去现在的状态\(=-1\)。 根据鞅的停时定理，可以得到答案就是开始状态-终止状态的势能函数。 以cf1025g为例。 例题： 模拟赛 战争 cf1349d cf1025g cf850f