如果你也在 怎样代写图形模型Graphical Models COMP588这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。图形模型Graphical Models或概率图形模型（PGM）或结构化概率模型是一种概率模型，用图来表达随机变量之间的条件依赖结构。它们通常用于概率论、统计学–特别是贝叶斯统计学–和机器学习。

图形模型Graphical Models一般来说，使用基于图形的表示方法作为编码多维空间上的分布的基础，而图形则是特定分布中存在的一组独立性的紧凑或因子化表示。分布的图形表示法有两个分支是常用的，即贝叶斯网络和马尔科夫随机场。这两个系列都包含了因子化和独立性的属性，但它们在可以编码的独立性集合和它们所引起的分布的因子化方面有所不同。

海外留学生论文代写;英美Essay代写佼佼者!

EssayTA™有超过2000+名英美本地论文代写导师, 覆盖所有的专业和学科, 每位论文代写导师超过10,000小时的学术Essay代写经验, 并具有Master或PhD以上学位.

EssayTA™在线essay代写、散文、论文代写,3分钟下单,匹配您专业相关写作导师,为您的留学生涯助力！

我们拥有来自全球顶级写手的帮助,我们秉承：责任、能力、时间,为每个留学生提供优质代写服务

论文代写只需三步, 随时查看和管理您的论文进度, 在线与导师直接沟通论文细节, 在线提出修改要求. EssayTA™支持Paypal, Visa Card, Master Card, 虚拟币USDT, 信用卡, 支付宝, 微信支付等所有付款方式.

计算机代写|图形模型代考Graphical Models代写|An Example

We will use the traditional golf example to illustrate the basic approach. In this problem we have 5 variables: outlook, temperature, humidity, windy, play. Table $1.1$ shows some data for the golf example; all variables are discrete so they can take a value from a finite set of values, for instance Outlook could be sunny, overcast or rain. We will now illustrate how we can calculate the different probabilistic queries mentioned before for this example.

First, we will simplify the example using only two variables, Outlook and Temperature. From the data in Table $1.1$ we can obtain the joint probability of Outlook and Temperature as depicted in Table 1.2. Each entry in the table corresponds to the joint probability $P($ Outlook, Temperature $)$, for example, $P($ Outlook $=$ $S$, Temp. $=H)=0.143$.

Let us first obtain the marginal probabilities for the two variables. If we sum per row (marginalizing Temperature) then we obtain the marginal probabilities for Out-look, $P($ Outlook $)=[0.357,0.286,0.357]$; and if we sum per column we obtain the marginal probabilities for Temperature, $P($ Temperature $)=[0.286,0.428,0.286]$. From these distributions, we obtain that the most probable Temperature is $M$ and the most probable values for Outlook are $S$ and $R$.

Now we can calculate the conditional probabilities of Outlook given Temperature and vice-versa. For instance:
$$
\text { P(Temp. } \mid \text { Outlook }=R)=P(\text { Temp. } \wedge \text { Outlook }=R) / P(\text { Outlook }=R)=[0,0.6,0.4]
$$
$$
P(\text { Outlook } \mid \text { Temp. }=L)=P(\text { Outlook } \wedge \text { Temp } .=L) / P(\text { Temp } .=L)=[0.25,0.25,0.5]
$$
Given these distributions, the most probable Temperature given that the Outlook is Rain is Medium, and the most probable Outlook given that the Temperature is Low is Rain.

计算机代写|图形模型代考Graphical Models代写|Probabilistic Graphical Models

Probabilistic Graphical Models (PGMs) provide a framework for managing uncertainty based on probability theory in a computationally efficient way. The basic idea is to consider only those independence relations that are valid for a certain problem, and include these in the probabilistic model to reduce complexity in terms of memory requirements and computational time. A natural way to represent the dependence and independence relations between a set of variables is using graphs, such that variables that are directly dependent are connected, and the independence relations are implicit in this dependency graph.

A Probabilistic Graphical Model is a compact representation of a joint probability distribution, from which we can obtain marginal and conditional probabilities. It has several advantages over a flat representation:

It is generally much more compact (space).

It is generally much more efficient (time).

It is easier to understand and communicate.

It is easier to learn from data or to construct based on expert knowledge.A probabilistic graphical model is specified by two aspects: (i) a graph, $G(V, E)$, that defines the structure of the model; and (ii) a set of local functions, $f\left(Y_{i}\right)$, that define the parameters, where $\mathbf{Y}{\mathrm{i}}$ is a subset of $\mathbf{X}$. The joint probability is obtained by the product of the local functions: $$ P\left(X{1}, X_{2}, \ldots, X_{N}\right)=K \prod_{i=1}^{M} f\left(Y_{i}\right)
$$
Where $K$ is a normalization constant (it makes the probabilities sum to one).

图形模型代写

计算机代写图形模型代考Graphical Models代写|An Example

我们将使用传统的高尔夫示例来说明基本方法。在这个问题中, 我们有 5 个变量：外观、温度、湿度、有 风、玩要。桌子 $1.1$ 显示高尔夫示例的一些数据; 所有变量都是离散的, 因此它们可以从一组有限的值中获 取一个值, 例如 Outlook 可能是晴天、阴天或下雨。我们现在将说明如何计算前面提到的本示例的不同概 率查询。
首先, 我们将仅使用 Outlook 和温度这两个变量来简化示例。从表中的数据1.1我们可以得到 Outlook 和 Temperature 的联合概率, 如表 $1.2$ 所示。表中每一项对应的联合概率 $P$ (展望, 温度), 例如, $P($ 外表 $=$ $S$, 温度。 $=H)=0.143$.
让我们首先获得两个变黑的边际概率。如果我们对每行求和 (边缘化温度), 那么我们将获得 Out-look 的 边缘概率, $P($ 外表 $)=[0.357,0.286,0.357]$; 如果我们对每列求和, 我们会得到温度的边际概率, $P($ 温 度 $)=[0.286,0.428,0.286]$. 从这些分布中, 我们得出最可能的温度是 $M$ Outlook 最可能的值是 $S$ 和 $R$.
现在我们可以在给定温度的情况下计算 Outlook 的条件概率, 反之亦然。例如:
$$
\mathrm{P}(\text { Temp. } \mid \text { Outlook }=R)=P(\text { Temp. } \wedge \text { Outlook }=R) / P(\text { Outlook }=R)=[0,0.6,0.4]
$$
$P($ Outlook | Temp. $=L)=P($ Outlook $\wedge$ Temp $.=L) / P(\operatorname{Temp} .=L)=[0.25,0.25,0.5]$
鉴于这些分布, 假设前景是雨的最可能的温度是中等, 而假设温度低的最可能的前景是雨。

计算机代写图形模型代考Graphical Models代写|Probabilistic Graphical Models

概率图形模型 (PGM) 提供了一个框架，用于以计算有效的方式基于概率论管理不确定性。基本思想是只考 虑那些对特定问题有效的独立关系, 并将它们包含在概率模型中, 以降低内存需求和计算时间方面的复杂 性。表示一组变䵣之间的依赖和独立关系的一种自然方式是使用图, 这样直接依赖的变量是相连的, 并且独 立关系隐含在这个依赖图中。
概率图形模型是联合摡率分布的坚凑表示, 我们可以从中获得边际概率和条件概率。与平面表示相比, 它有 几个1尤点:
它通常更紧凑 (空间)。
它通常更有效 (时间)。
更容易理解和交流。
从数据中学习或基于专家知识构建更㝘易。概率图模型由两个方面指定: (i) 图, $G(V, E)$, 它定义了模 型的结构; (ii)一组局赔㖤数, $f\left(Y_{i}\right)$, 定义参数, 其中 $\mathbf{Y}$ 是的一个子集 $\mathbf{X}$. 联合概率由局部函数的乘积得 到:
$$
P\left(X 1, X_{2}, \ldots, X_{N}\right)=K \prod_{i=1}^{M} f\left(Y_{i}\right)
$$
在哪里 $K$ 是一个归一化常数 (它使概率总和为 1)。

计算机代写|图形模型代考Graphical Models代写 请认准exambang™. exambang™为您的留学生涯保驾护航。

微观经济学代写

微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在微观经济学代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种微观经济学代写Microeconomics相关的作业也就用不着 说。

机器学习代写

机器学习（ML）是一个致力于理解和建立 “学习 “方法的研究领域，也就是说，利用数据来提高某些任务的性能的方法。机器学习算法基于样本数据（称为训练数据）建立模型，以便在没有明确编程的情况下做出预测或决定。机器学习算法被广泛用于各种应用中，如医学、电子邮件过滤、语音识别和计算机视觉，在这些应用中，开发传统算法来执行所需任务是困难的或不可行的。机器学习与统计学密切相关，统计学专注于使用计算机进行预测，但并非所有的机器学习都是统计学习。数学优化的研究为机器学习领域提供了方法、理论和应用领域。



统计推断代写

统计推断是指从数据中得出关于种群或科学真理的结论的过程。进行推断的模式有很多，包括统计建模、面向数据的策略以及在分析中明确使用设计和随机化。



微积分代写

微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。

它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。



计量经济学代写

什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。

根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。



MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。