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第四章 不完整数据集下的有向概率图模型的学习

Posted 2020-08-22 tags:

篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了第四章 不完整数据集下的有向概率图模型的学习相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

参数估计:主要有EM算法和Gibbs采样

EM算法:

 

Gibbs采样:

 

以上是关于第四章 不完整数据集下的有向概率图模型的学习的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

概率图模型01 简介

贝叶斯网络

Python使用tpot获取最优模型将最优模型应用于交叉验证数据集(5折)获取数据集下的最优表现,并将每一折(fold)的预测结果概率属于哪一折与测试集标签结果概率一并整合输出为结果文件

第二章 概率图模型的基本原理

概率图模型

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