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  • Probabilistic Graphical Models:一、Introduction and Overview(1、Overview and Motivation)

    一、PGM用来做什么

    1、  医学诊断:从各种病症分析病人得了什么病,该用什么手段治疗

    2、  图像分割:从一张百万像素级的图片中分析每个像素点对应的是什么东西

    两个共同点:(1)有非常多不同的输入变量;(2)对于算法而言,结果都是不确定的

    二、PGM各代表什么

    1、  Models

    2、  Probabilistic

    (1)概率:设计model即是为了分析一些不确定的东西(uncertainty)

    (2)Uncertainty的来源:

    (3)概率在模型表达上的优势

    3、  Graphical

    (1)图的形式更适于表达复杂的系统,例如上面所说的具备众多的变量

        目的就是要从这些随机变量中找到事物的联合概率分布。

     

    (2)例子

    (3)优势

    三、应用例子

    原图->superpixels(切割成大片像素块)->机器学习割图->PGM识别图像内容

    四、Overview

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/llxrl/p/4307690.html
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