期望传播与Sophos UTM:信息技术的近似推断方法
需积分: 10 180 浏览量
更新于2024-08-05
收藏 11.99MB PDF 举报
"期望传播-sophos utm 手册"
这篇文档主要涵盖了机器学习和概率图模型中的一个重要概念——期望传播(Expectation Propagation, EP)。期望传播是一种确定性近似推断方法,用于处理复杂的概率分布问题。它与变分贝叶斯方法相似,都基于最小化Kullback-Leibler散度,但EP采取了不同的形式,从而导致不同的近似结果。
在机器学习和模式识别中,推断通常涉及对未知变量的概率分布进行建模。期望传播通过迭代地更新分布参数来逼近真实分布。在这个过程中,EP尝试将一个复杂的概率分布p(z)近似为一个指数族分布q(z),即q(z) = h(z)g(η) exp{ηTu(z)},其中h(z)是规范化常数,g(η)是基础度量,η是参数向量,T是指数族函数的参数化形式。
文档中还提到了概率论的一些基本概念,如概率密度、期望和协方差、贝叶斯概率以及高斯分布。高斯分布在统计推断和机器学习中扮演着核心角色,因为它提供了简单且强大的模型,可用于表示连续随机变量。文档深入探讨了高斯分布的各种属性,包括条件高斯、边缘高斯、贝叶斯定理、最大似然估计和顺序估计。
此外,文档还介绍了指数族分布,这是包含高斯分布在内的一个广泛概率分布家族。在指数族分布中,最优化问题可以通过共轭先验来简化,使得推断过程更加高效。非参数化方法,如核密度估计和近邻方法,也被提及,它们在处理无限维或未知维数据时非常有用。
在回归问题的上下文中,线性模型,尤其是线性基函数模型,被广泛应用于预测分析。文档详细阐述了线性模型的构建,包括最小子平方误差方法、正则化、贝叶斯线性回归和证据近似等概念。这些方法在解决过拟合、欠拟合和模型比较等问题上具有重要作用。
这篇文档提供了丰富的概率理论和机器学习的知识,特别是关于期望传播和相关概率推断技术的介绍,对于理解和应用这些技术解决实际问题具有很高的价值。
2016-09-07 上传
2013-08-20 上传
2013-08-22 上传
点击了解资源详情
2013-08-21 上传
2013-08-22 上传
2013-08-22 上传
2013-08-20 上传
赵guo栋
- 粉丝: 42
- 资源: 3844
最新资源
- ES管理利器:ES Head工具详解
- Layui前端UI框架压缩包:轻量级的Web界面构建利器
- WPF 字体布局问题解决方法与应用案例
- 响应式网页布局教程:CSS实现全平台适配
- Windows平台Elasticsearch 8.10.2版发布
- ICEY开源小程序:定时显示极限值提醒
- MATLAB条形图绘制指南:从入门到进阶技巧全解析
- WPF实现任务管理器进程分组逻辑教程解析
- C#编程实现显卡硬件信息的获取方法
- 前端世界核心-HTML+CSS+JS团队服务网页模板开发
- 精选SQL面试题大汇总
- Nacos Server 1.2.1在Linux系统的安装包介绍
- 易语言MySQL支持库3.0#0版全新升级与使用指南
- 快乐足球响应式网页模板:前端开发全技能秘籍
- OpenEuler4.19内核发布:国产操作系统的里程碑
- Boyue Zheng的LeetCode Python解答集