贝叶斯决策索引帖
待完善
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let refid = ref.firstChild.href.replace(location.origin+location.pathname,'');
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...
强化学习索引帖
待完善
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...
因果推断索引帖
待完善
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...
决策任务索引帖
待完善
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...
决策模型概览
决策模型概览
〖摘要〗 在很多模型假设中，存在各种形式的隐变量和隐结构，其目的是使高维数据能够得到足够地解释，以发现或挖掘隐藏在可观测数据深层的知识或信息。我们可以将此类模型暂时称为 发现模型 或者 广义隐变量模型。本文是此类模型的一个总揽，大部分内容摘自 Murphy 的《机器学习：高级主题》的第 27 章。
在本部分中，我们专注于能够为
问题提出
发现模型假设我们能够观测到的数据 x\boldsymbol{x}x 是由某些底层的潜在因素 z\boldsymbol{z}z （ 通常是低维的 ）导致，并且通常 z\boldsymbol{z}z 代表了世界的某种 “真实” 状态。至关重要的是，这些潜在因素通常被认为对模型的最终用户有意义 （ 也就是说，评估此类模型需要领域专业知识，具有可解释性 ）。
我们的目的是通过对可观测数据 x\boldsymbol{x}x 的处理，得到潜在因素 z\boldsymbol{z}z 的底层作用机理， 进而能够给可观测数据的生成作出一个合理的解释。
这种反向建模方法广泛用于科学和工程中，其中 z\boldsymbol{z}z 代表了自然界中待 ...