计算机代写|图形模型代考Graphical Models代写|ECSE4810 Overview of the Book

如果你也在 怎样代写图形模型Graphical Models ECSE4810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。

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The book is divided in four parts.
Part I provides the mathematical foundations for understanding the models and techniques presented in the following chapters. Chapter 2 presents a review of some basic concepts in probability and information theory which are important for understanding probabilistic graphical models. Chapter 3 gives an overview of graph theory, with emphasis on certain aspects that are important for representation and inference in probabilistic graphical models; including, among others, cliques, triangulated graphs and perfect orderings.

Part II covers the different types of probabilistic models that only have random variables, and do not consider decisions or utilities in the model. This is the largest part and it includes the following types of PGMs:

  • Bayesian classifiers
  • Markov chains and hidden Markov models
  • Markov random fields
  • Bayesian networks
  • Dynamic Bayesian networks and temporal networks
    A chapter is dedicated to each type of model (except for Bayesian networks which is divided into two chapters), including representation, inference and learning; also practical application examples are shown.

Part III presents those models that consider decisions and utilities, and as such are focused on aiding the decision maker to take the optimal actions under uncertainty. This part includes three chapters. The first chapter covers modeling techniques for when there are one or few decisions, including decision trees and influence diagrams. The second chapter covers sequential decision problems considering full observability, in particular Markov decision processes. The third chapter is dedicated to sequential decision problems with partial observability, that is partially observable Markov decision processes.

Part IV considers alternative paradigms that can be thought as extensions to the traditional probabilistic graphical models, as well as their relations with deep learning. It includes four chapters. The first one is dedicated to relational probabilistic models, which increase the representational power of standard PGMs, by combining the expressive power of first-order logic with the uncertain reasoning capabilities of probabilistic models. The second one introduces causal graphical models that go beyond representing probabilistic dependencies, to express cause and effect relations. The third chapter focuses on causal discovery, that is learning causal models from data. Finally, the fourth chapter presents a brief introduction to deep learning models, focusing in their relation and potential combination with probabilistic graphical models.

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

Probability theory was originated in games of chance and has a long and interesting history; it has developed into a mathematical language for quantifying uncertainty.
Consider a certain experiment, such as throwing a die; this experiment can have different results, we call each result an outcome or element. In the die example, the possible outcomes or elements are the following: ${1,2,3,4,5,6}$. The set of all possible outcomes of an experiment is called the sample space, $\Omega$. An event is a set of elements or subset of $\Omega$. Continuing with the die example, one event could be that the die shows an even number, that is ${2,4,6}$.

Before we mathematically define probability, it is worth discussing what the meaning or interpretation of probability is. Several definitions or interpretations of probability have been proposed, starting from the classical definition by Laplace, including the limiting frequency, the subjective, the logical and the propensity interpretations [2]:

Classical: probability has to do with equiprobable events; if a certain experiment has $N$ possible outcomes, the probability of each outcome is $1 / N$.

Logical: probability is a measure of rational belief; that is, according to the available evidence, a rational person will have a certain belief regarding an event, which will define its probability.

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图形模型代写

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本书分为四个部分。
第一部分提供了理解以下章节中介绍的模型和技术的数学基础。第 2 章回顾了概率和信息论中的一些基本概念,这些概念对于理解概率图模型很重要。第 3 章概述了图论,重点介绍了概率图模型中对表示和推理很重要的某些方面;其中包括派系、三角图和完美排序。

第二部分涵盖了不同类型的概率模型,它们只有随机变量,不考虑模型中的决策或效用。这是最大的部分,它包括以下类型的 PGM:

  • 贝叶斯分类器
  • 马尔可夫链和隐马尔可夫模型
  • 马尔可夫随机场
  • 贝叶斯网络
  • 动态贝叶斯网络和时间网络
    每一类型的模型都有一章(贝叶斯网络除外,它分为两章),包括表示、推理和学习;还显示了实际应用示例。

第三部分介绍了那些考虑决策和效用的模型,因此专注于帮助决策者在不确定性下采取最佳行动。本部分包括三章。第一章介绍了当有一个或几个决策时的建模技术,包括决策树和影响图。第二章介绍了考虑完全可观察性的顺序决策问题,特别是马尔可夫决策过程。第三章专门讨论具有部分可观察性的顺序决策问题,即部分可观察的马尔可夫决策过程。

第四部分考虑了可以被认为是对传统概率图形模型的扩展的替代范式,以及它们与深度学习的关系。它包括四个章节。第一个致力于关系概率模型,通过将一阶逻辑的表达能力与概率模型的不确定推理能力相结合,提高了标准 PGM 的表示能力。第二个引入了因果图模型,它超越了表示概率依赖关系,表达了因果关系。第三章侧重于因果发现,即从数据中学习因果模型。最后,第四章简要介绍了深度学习模型,重点介绍了它们与概率图模型的关系和潜在组合。

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

概率论起源于机会游戏,有着悠久而有趣的历史;它已经发展成为一种量化不确定性的数学语言。
考虑某个实验,例如掷骰子;这个实验可以有不同的结果,我们称每个结果为结果或要素。在模具示例中,可能的结果或要素如下:1,2,3,4,5,6. 一个实验的所有可能结果的集合称为样本空间,哦. 事件是一组元素或子集哦. 继续骰子示例,一个事件可能是骰子显示偶数,即2,4,6.

在我们用数学定义概率之前,有必要讨论一下概率的含义或解释是什么。从拉普拉斯的经典定义开始,已经提出了几种概率的定义或解释,包括极限频率、主观、逻辑和倾向解释 [2]:

经典:概率与等概率事件有关;如果某个实验有ñ可能的结果,每个结果的概率是1/ñ.

逻辑:概率是理性信念的量度;也就是说,根据现有的证据,一个理性的人会对一个事件有一定的信念,这将定义它的概率。

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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。

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