周志华《Machine Learning》学习笔记（17）--强化学习
上篇主要介绍了几率图模型，首先从生成式模型与判别式模型的定义出发，引出了几率图模型的基本概念，即利用图结构来表达变量之间的依赖关系；接着分别介绍了隐马尔可夫模型、马尔可夫随机场、条件随机场、精确推断方法以及LDA话题模型：HMM主要围绕着评估/解码/学习这三个实际问题展开论述；MRF基于团和势函数的概念来定义联合几率分布；CRF引入两种特征函数对状态序列进行评价打分；变量消去与信念传播在给定联合几
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