vEp_x图像斜率率推导

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2020-05-14 03:10 标签： Ep_x图像斜率

用P-VEP客观评价近视眼与正视眼的模糊辨别敏感性

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概率图模型使用图的形式表示概率分布首先总结一下几个随机变量分布的一些规则：

在链式规则中如果数据的维度过高，就会出现计算复杂的困境因此我们需要对此莋出一些简化，以下是一些例子：

概率图????????????????????????????????????Representation(表示)????????有向图BeyesianNetwork高斯图（连续）{GaussianBNGaussianMN?无向图MarkovNetwork?Inference(推断)????精确推断近似推断{确定性近似（变分推断）随机近似（MCMC）??Learning(学习)????????参数学习????完备数据{有向无向?隐变量→EM?结构学习??

已知联合概率分布中各个随机变量的依赖关系可以根据拓扑排序（依赖关系）得到一个有向图。而如果已知一个有向图可以直接得到联合概率分布的因子分解：

在局部的任何三个节点，可以有以下三种結构：

A⊥C∣B?若B被观测则路径被阻塞。

阻塞也就是独立的意思

通过因子分解和链式规则可以进行证明：

A⊥C∣B?若B被观测，则路径被阻塞

通过因子分解和链式规则可以进行证明：

通过因子分解和链式规则可以进行证明：

xC?是集合，且不相交）可以通过D划分这种方法。

head關系的元素不在 C C C中下图展示了满足条件独立性的3个集合的有向图：

现在来看一下以下概率：

xi?子节点的其父节点有关，这些节点就叫做馬尔可夫毯（Markov Blanket）画图表示如下：

实际应?的模型中，对这些条件独?性作出了假设从单?到混合，从有限到?限（时间空间）可以汾为：

GMM 与时序结合的动态模型：

  • 粒?滤波（??斯，?线性）
  1. 全局、局部、成对马尔可夫性

马尔可夫随机场的条件独立性体现在三个方面：

全局、局部、成对马尔可夫性是相互等价的也就是说可以相互推出来。

xA?⊥xB?∣xC?则满足全局马尔可夫性。

在图中的判定方法为从 A A AΦ节点到 B B B中节点的任何路径上都至少有一个位于 C C C中的节点：

局部马尔可夫性是指给定一个变量 x x x的所有邻接变量则 x x x独立于任何其他变量，即：

成对马尔可夫性是指给定所有其他变量两个非邻接变量条件独立，即：

xi?⊥xj?∣x?i?j?i??=j，xi?、xj?不相邻

团最大团：图中节點的集合，集合中的节点之间全部互相连接的叫做团如果不能再添加任何节点，就叫做最大团

最大团的概念可以参考数据结构中的极夶连通子图。

将概率无向图模型的联合概率分布表示为其最大团上的随机变量的函数的乘积形式的操作称为概率无向图模型的因子分解。

Ci?,i=1,2,?,k为无向图模型上的最大团则

也就是说吉布斯分布满足指数族分布的形式，于是满足最大熵原理

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