1. 分布及其因子操作
1.1 联合分布
以学生成绩为例:共有以下几个变量:Intelligence()、Diffculty()、Grade()。
这三种变量的组合共有种。
1.2 联合分布与条件分布(Condition Probability Distribution, CPD)的一些计算
1. Reduction
设置筛选条件:以选取成绩为A的人为例,把所有得A的人选出来。
2. Renormalization
重新标准化,将筛选出来的值除以其概率和,保证标准化后的概率和为1。3. Marginalization
计算边缘概率2. Factors
2.1 Factor定义
factory 可以理解为一种函数或者表格。其目的是将变量映射到某一个实数集。
例如:
- 在图Joint Distribution中,就是一种factor。对于其中的每一行,都有一个对应的实数。
- 在图normalization中,有是一种factor,没有的原因是其他两个变量与变量没有关系,在其中视为常量即可。
2.2 Factor的运算
product
类似于数据库中的join关键字连接。
add
对应1.2 节中的Marginalization。
Reduction
对应1.2 节中的Reduction。
2.3. 符号抽象
为了方便,我们通常将包括但不限于上述的操作符抽象为:
4. 参考来源
- 斯坦福公开课——Probabilistic Graphical Models