0. 前言之前挖的坑还没有填完，又开始挖新坑了。这次是关于概率图模型的读书笔记。先说一下大致规划，读书笔记总共分三部分，分别是概率图的表示、推理与学习。之前准备单独列一章应用的，不过考虑到应用这部分资料应该是最多的，就干脆偷个懒，把常见模型的相关知识分布到三个章节中提一下算了。这系列笔记主要是在读Koller的经典教材《概率图模型》[1]时做的，还有部分内容参考了其他一些书籍或文章。个人非常推荐这
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2024-06-13 21:15:47
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引言机器学习中的许多常见问题是彼此独立数据点的分类。例如，给定图像，预测它是包含猫还是狗，或者给出手写字符的图像，预测它是0到9中的哪个数字。然而，事实证明，许多问题不适合上述框架。例如，给定一个句子“我喜欢机器学习”，用它的词性(名词，代词，动词，形容词等)标记每个单词，这个任务无法通过独立处理每个单词来解决 ，由于“学习”可以是名词或动词。对于更复杂的文本处理，例如从一种语言翻译成另一种语言，
基础知识 概率图是一类用图的形式表示随机变量之间条件依赖关系的概率模型， 是概率论与图论的结合。图中的节点表示随机变量，缺少边表示条件独立假设。根据图中边的有向、无向性，模型可分为两类：有向图、无向图。
G(V,E)：变量关系图
V：顶点or节点，表示随机变量 E：边or弧 两个节点邻接：两个节点之间存在边，记为Xi ~Xj&
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2024-01-30 06:06:19
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# 如何实现“python csv 概率图”
## 导言
作为一名经验丰富的开发者，你可以通过以下步骤教会刚入行的小白实现“python csv 概率图”。首先，我们来看整个流程的步骤，然后详细解释每一步需要做什么，包括需要使用的代码以及代码的注释。
### 甘特图
```mermaid
gantt
title Python CSV 概率图实现流程
section 整体流程
原创
2024-05-15 07:31:51
40阅读
# Python绘制概率图的简单指南
在数据科学和统计分析中，概率密度图（Probability Density Function, PDF）是非常重要的工具。它能够帮助我们可视化随机变量的分布情况。Python作为一种开源的编程语言，其丰富的库使得绘制概率图变得非常简单。在本篇文章中，我们将介绍如何使用Python绘制概率图，包括一些基本的概念，以及示例代码。
## 概率分布及其重要性
概
# 使用Python实现数值概率图
在数据科学和机器学习领域，数值概率图（Probabilistic Graphical Models, PGM）是一种表示随机变量及其条件依赖关系的图形模型。对于初学者来说，实现一个简单的数值概率图可以帮助你更好地理解这些概念。下面，我们将通过几个明确的步骤来创建一个简单的数值概率图。
## 实现流程
首先，我们可以将实现过程分为以下几个步骤：
| 步骤
原创
2024-09-01 05:42:03
56阅读
在使用线性回归时，你可能已经遇到过一种概率图形-QQ图(quantile-quantile)。在拟合模型之后我们应该检查回归的残差是否遵循正态分布。并且可以通过使用如下所示的QQ图来进行视觉验证。概率函数曲线的一些定义为了充分理解概率图的概念，我们可以快速浏览概率论中的一些定义：概率密度函数(PDF)，它允许我们计算在属于样本空间的任何区间中找到随机变量的概率。重要的是要记住连续随机变量取精确值的
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2023-10-04 15:35:53
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大家好，今天我们用python语言去实现概率论与数理统计的一些基础计算等。常用第三方SciPy库、NumPy库来实现概率论和数理统计的计算。SciPy是一个基于Python的开源库，是一组专门解决科学计算中各种基本问题的模块的集合，经常与NumPy、StatsModels、SymPy这些库一起使用。SciPy的不同子模块有不同的应用，如插值、积分、优化、图像处理等。一、众数众数是一组数据中出现次数
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2023-08-05 18:06:19
83阅读
随着生物信息学和生物技术的不断发展，人们对于蛋白质功能预测的需求也越来越迫切。蛋白质是生命体系中的重要组成部分，其功能对于维持生命活动至关重要。因此，准确地预测蛋白质的功能成为了生物学和药物研发领域的关键问题之一。本文将介绍如何利用概率图模型进行蛋白质功能预测。概率图模型是一种灵活且强大的工具，可以用来描述随机变量之间的概率关系，并通过推断来预测未知变量的状态。我们将结合Python代码，详细解释
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2024-08-01 17:47:28
53阅读
摘要：本文以二值噪声图像去噪问题为研究对象，应用概率图模型理论，建立去噪问题的马尔科夫随机场模型，将去噪问题转化为优化问题，并应用ICM算法进行优化求解。编制了Python程序，并进行数值仿真实验，结果表明，去噪效果令人满意。数学准备在机器学习领域，概率图模型(Graphical Model)是一种将问题抽象成数学模型的高效建模方法，具有很强的表达能力。借助于概率图模型，很多机器学习的方法都可以用
你想要“概率”图。
所以对于一个情节，你会有如下的东西。
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2023-07-10 17:09:06
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概率分布：一、随机变量随机事件：随机变量：量化随机事件，一种函数，将随机事件出现的结果赋予数值，通常用大写字母表示。随机变量的分类：离散/连续随机变量对应的概率分布会有差别二、概率分布统计图中的形状，叫做它的分布概率分布就是帮我们解决特定问题下的万能模板。对于机器学习的算法选择和建模有很大的帮助。三、离散概率分布（概率质量函数PMF）几个典型的离散概率分布：1、伯努利分布（抛硬币）：典型应用是抛硬
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2023-08-01 22:58:59
246阅读
干掉概率分布哇~
目录干掉让人头大的概率分布什么是分布?常见概率分布二项分布几何分布泊松分布泊松分布的特点适用场景干掉让人头大的概率分布参考【猴子机器学习】欠下的早晚得还~so 什么是概率分布呢？从数据类型讲起一般在统计学中，数据类型也叫随机变量两种数据类型:
离散型：取值不连续，每个数据之间有明确的间隔
连续型：取值连续：可以想象成一条连续平滑的曲线什
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）和马尔可夫网络（Markov Network）两大类。贝叶斯网络可以用一个有向图结构表示，
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2023-08-05 20:03:00
190阅读
# 实现Python概率密度图
## 概述
在数据分析和可视化中，概率密度图是一种常用的工具，用于展示数据分布的连续函数。Python提供了多个库来实现概率密度图，包括matplotlib和seaborn等。在本文章中，我们将使用matplotlib库来展示如何实现Python概率密度图。
## 整体流程
以下是实现Python概率密度图的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- |
原创
2023-11-09 15:38:46
29阅读
关于通过Python绘制正态分布概率图的描述，我们将在以下结构中逐步梳理和记录整个过程。文章将从备份策略开始，逐步深入到恢复流程、灾难场景、工具链集成、迁移方案，最后扩展阅读。通过这一过程，我们将确保涵盖所有相关的技术细节与实际示例。
## 备份策略
绘制正态分布概率图的过程需要考虑保存数据、代码和模型，而备份策略将对此进行规划。使用思维导图可以帮助我们理清思路。
```mermaid
mi
# Python概率密度图的实现
## 1. 概述
本文将教你如何使用Python绘制概率密度图。概率密度图是一种统计图表，用于表示连续型数据的概率分布。通过绘制概率密度图，我们可以更直观地了解数据的分布情况。
## 2. 实现流程
下面是绘制概率密度图的步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[导入需要的库] --> B[加载数据]
B --> C[计算
原创
2023-10-03 11:42:45
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1 概率图模型基础概率图模型为概率+图论的知识，其中概率方面是高维随机变量，图只是用来进行概率计算的工具。其最基本的理论基础为如何计算高维随机变量的边缘概率和条件概率加法法则： 利用联合概率求边缘概率乘法法则： 利用条件概率计算联合概率加法法则和生成法则是概率图模型计算的最基础的法则，其他所有都由它们两个而来链式法则：贝叶斯法则 &n
在数据分析和统计学中，正态概率图（Q-Q图）是一种有效的工具，用于检测数据是否符合正态分布。本文将详细介绍如何使用 Python 实现正态概率图，并探讨其背后的技术原理、应用场景以及扩展讨论。
首先，我们来看看正态概率图的背景。正态分布在许多科学和社会科学领域都具有重要意义，因此评估数据是否符合正态分布是非常重要的。
1. 确定数据是否符合正态分布。
2. 寻找潜在的异常值。
3. 评估模型的
# 如何在Python中实现概率密度图
概率密度图（Probability Density Function，PDF）是一种用于展示随机变量的概率分布的图形。通过概率密度图，我们能够更好地理解数据的分布情况。在这篇文章中，我将指导你一步一步地使用Python来绘制概率密度图。
## 流程概述
在开始之前，我们可以先了解一下整个实现过程。以下是实现概率密度图的步骤：
| 步骤 | 描述
