机器学习-黄迪11 概率图模型

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机器学习

Machine Learning

北京航空航天大学计算机学院智能识别与图像处理实验室

IRIP Lab, School of Computer Science and Engineering, Beihang University

黄迪刘庆杰

2018年秋季学期

Fall 2018

课前回顾

基本采样法（Basic Sampling）

思想：从基本概率分布中产生新变量的分布

均匀分布（Uniform distribution）:

产生非均匀分布：

累积分布函数（CDF）

基本采样法（Basic Sampling）

练习：指数分布

求

多变量分布形式：

基本采样法（Basic Sampling）

高斯分布：

Box-Muller变换

基本采样法（Basic Sampling）

高斯分布：

Box-Muller变换

基本采样法（Basic Sampling）

高斯分布：

Box-Muller变换

不适用于积分及反

函数难求的分布!

拒绝采样（Rejection Sampling）

对一个很复杂的分布进行采样，不能给出其具体的解析

形式，但是每个z可以估算其比例

用去逼近

已知

未知

称为建议分布proposal distribution

拒绝采样（Rejection Sampling）

采样步骤

1、从中产生

2、从均习分布

中产生

3、如果拒绝

采样，否则接受采样

拒绝采样又称为接受-拒绝采样（Acceptance-Rejection Sampling）

被拒绝的概率

自适应拒绝采样

（Adaptive Rejection Sampling）

实际应用中，往往很难找到合适的

特别地，当为Log凸函数时，可采用ARS

如果满足，接受

如果拒绝，重新逼近

在log域执行拒绝采样

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摘要：

机器学习MachineLearning北京航空航天大学计算机学院智能识别与图像处理实验室IRIPLab,SchoolofComputerScienceandEngineering,BeihangUniversity黄迪刘庆杰2018年秋季学期Fall2018课前回顾基本采样法（BasicSampling）思想：从基本概率分布中产生新变量的分布均匀分布（Uniformdistribution）:产生非均匀分布：累积分布函数（CDF）基本采样法（BasicSampling）练习：指数分布求多变量分布形式：基本采样法（BasicSampling）高斯分布：Box-Muller变换基本采样...

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