Метка «байесовские сети»

И снова здравствуйте! Сегодня я продолжаю серию статей в блоге Surfingbird, посвящённую разным методам рекомендаций, а также иногда и просто разного рода вероятностным моделям. Давным-давно, кажется, в прошлую пятницу летом прошлого года, я написал небольшой цикл о графических вероятностных моделях: первая часть вводила основы графических вероятностных моделей, во второй части было несколько примеров, часть 3 рассказывала об алгоритме передачи сообщений, а в четвёртой части мы кратко поговорили о вариационных приближениях. Цикл заканчивался обещанием поговорить о сэмплировании — ну что ж, не прошло и года. Вообще говоря, в этом мини-цикле я поведу речь более предметно о модели LDA и о том, как она помогает нам делать рекомендации текстового контента. Но сегодня начну с того, что выполню давнее обещание и расскажу о сэмплировании в вероятностных моделях — одном из основных методов приближённого вывода.
Вероятностные модели: сэмплирование
Читать полностью »

В четвёртой серии цикла о графических вероятностных моделях (часть 1, часть 2, часть 3) мы продолжим разговор о том, как справляться со сложными фактор-графами. В прошлый раз мы изучили алгоритм передачи сообщений, который, правда, работает только в тех случаях, когда фактор-граф представляет собой дерево, и в каждом узле можно без проблем пересчитать распределения грубой силой. Что делать в по-настоящему интересных случаях, когда в графе есть большие содержательные циклы, мы начнём обсуждать сегодня – поговорим о паре относительно простых методов и обсудим очень мощный, но непростой в использовании инструмент – вариационные приближения.

Вероятностные модели: борьба с циклами и вариационные приближения
Читать полностью »

После большого перерыва продолжаем цикл о графических вероятностных моделях (часть 1, часть 2). Сегодня мы наконец-то от постановок задач перейдём к алгоритмам; поговорим мы о самом простом, но часто полезном алгоритме вывода на фактор-графах – алгоритме передачи сообщений. Или, как его ещё можно назвать, алгоритме правильной расстановки скобок.

Вероятностные модели: искусство расставлять скобки
by sergey-lesiuk
Читать полностью »

Сегодня – вторая серия цикла, начатого в прошлый раз; тогда мы поговорили о направленных графических вероятностных моделях, нарисовали главные картинки этой науки и обсудили, каким зависимостям и независимостям они соответствуют. Сегодня – ряд иллюстраций к материалу прошлого раза; мы обсудим несколько важных и интересных моделей, нарисуем соответствующие им картинки и увидим, каким факторизациям совместного распределения всех переменных они соответствуют.

Вероятностные модели: примеры и картинки
Читать полностью »

В этом блоге мы уже много о чём поговорили: были краткие описания основных рекомендательных алгоритмов (постановка задачи, user-based и item-based, SVD: 1, 2, 3, 4), о нескольких моделях для работы с контентом (наивный Байес, LDA, обзор методов анализа текстов), был цикл статей о холодном старте (постановка задачи, текстмайнинг, теги), была мини-серия о многоруких бандитах (часть 1, часть 2).

Чтобы двигаться дальше и поместить эти и многие другие методы в общий контекст, нам нужно выработать некую общую базу, научиться языку, на котором разговаривают современные методы обработки данных, – языку графических вероятностных моделей. Сегодня – первая часть этого рассказа, самая простая, с картинками и пояснениями.

Вероятностные модели: байесовские сети
Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js