8️⃣ 常用模型--离散序列模型（ HMM 和 CRF ）
〖摘要〗
〖原文〗 Standford cs228 notes
〖参考〗CMU 10-708 Slides / CMU 10-708 Lecture Notes / Jordan TextBook, Ch.2(section 2.2 - end) / Koller’s Textbook,Ch.4 / A. Fischer and C. Igel, An Introducton to Restricted Boltzmann Machines / B. A. Cipra, An Introduction to the Ising Model
6️⃣ 概率图推断--部分可观测马尔可夫随机场及 EM 算法
〖摘要〗
〖原文〗 Standford cs228 notes
〖参考〗CMU 10-708 Slides / CMU 10-708 Lecture Notes / Jordan TextBook, Ch.2(section 2.2 - end) / Koller’s Textbook,Ch.4 / A. Fischer and C. Igel, An Introducton to Restricted Boltzmann Machines / B. A. Cipra, An Introduction to the Ising Model
6️⃣ 概率图推断--部分可观测马尔可夫随机场及 EM 算法
〖摘要〗
〖原文〗 Standford cs228 notes
〖参考〗CMU 10-708 Slides / CMU 10-708 Lecture Notes / Jordan TextBook, Ch.2(section 2.2 - end) / Koller’s Textbook,Ch.4 / A. Fischer and C. Igel, An Introducton to Restricted Boltzmann Machines / B. A. Cipra, An Introduction to the Ising Model
6️⃣ 概率图推断--完全可观测马尔可夫随机场及其推断
〖摘要〗
〖原文〗 Standford cs228 notes
〖参考〗CMU 10-708 Slides / CMU 10-708 Lecture Notes / Jordan TextBook, Ch.2(section 2.2 - end) / Koller’s Textbook,Ch.4 / A. Fischer and C. Igel, An Introducton to Restricted Boltzmann Machines / B. A. Cipra, An Introduction to the Ising Model
5️⃣ 概率图推断--完全可观测贝叶斯网络及其推断
〖摘要〗
〖原文〗 Standford cs228 notes
〖参考〗CMU 10-708 Slides / CMU 10-708 Lecture Notes / Jordan TextBook, Ch.2(section 2.2 - end) / Koller’s Textbook,Ch.4 / A. Fischer and C. Igel, An Introducton to Restricted Boltzmann Machines / B. A. Cipra, An Introduction to the Ising Model
Pyro 概率编程语言【001】--- 开始使用 Pyro
开始使用 Pyro
【摘要】Pyro 是 Uber 公司开源的一种概率建模语言，由剑桥大学 zoubin 教授作为首席科学家主持开发，可以使用 Pytorch 深度学习框架、贝叶斯概率统计等技术来估计类型广泛的概率模型。
【原文】https://nbviewer.org/github/QuantEcon/QuantEcon.notebooks/blob/master/IntroToStan_basics_workflow.ipynb
【时间】 2016
【作者】Jim Savage, Lendable Inc.
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1 开始使用 Pyro
1.1 零基础的用户
如果您不熟悉概率编程或变分推断，可以从阅读 系列介绍性教程 开始。如果您是 PyTorch 的新手，还可以从阅读 使用 PyTorch 进行深度学习 中受益。
之后，您就可以开始使用 Pyro 了！
按照首页的说明安装 Pyro 并仔细阅读 Practical Pyro 和 PyTorch 系列 教程，尤其是第一个贝叶斯回归教程 。该教程通过使用 Pyro 一步步解决一个简单的贝叶斯 ...
【002】Pyro 模型简介
【002】Pyro 模型简介
【摘要】Pyro 是 Uber 公司开源的一种概率建模语言，由剑桥大学 zoubin 教授作为首席科学家主持开发，可以使用 Pytorch 深度学习框架、贝叶斯概率统计等技术来估计类型广泛的概率模型。
【原文】https://nbviewer.org/github/QuantEcon/QuantEcon.notebooks/blob/master/IntroToStan_basics_workflow.ipynb
【时间】 2016
【作者】Jim Savage, Lendable Inc.
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1 开始使用 Pyro
1.1 零基础的用户
如果您不熟悉概率编程或变分推断，可以从阅读 系列介绍性教程 开始。如果您是 PyTorch 的新手，还可以从阅读 使用 PyTorch 进行深度学习 中受益。
之后，您就可以开始使用 Pyro 了！
按照首页的说明安装 Pyro 并仔细阅读 Practical Pyro 和 PyTorch 系列 教程，尤其是第一个贝叶斯回归教程 。该教程通过使用 Pyro 一步步解决一个简 ...
Stan 概率编程语言
Stan 概率编程语言
【摘要】Stan 是一种灵活的概率建模语言，可以使用贝叶斯技术直接估计多种类型的概率模型。
【原文】https://nbviewer.org/github/QuantEcon/QuantEcon.notebooks/blob/master/IntroToStan_basics_workflow.ipynb
【时间】 2016
【作者】Jim Savage, Lendable Inc.
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1 概述
1.1 简介
Stan 是一种灵活的建模语言，可以直接使用贝叶斯技术来估计非常广泛的概率模型。有几个原因，使人们可能想花些时间来学习 Stan ：
Stan 使用 Hamilton Monte Carlo、Variational Inference 和 Penalised Maximum Likelihood 实现了对大数据集概率模型的有效估计。
Stan 可以从用户可能用于数据准备的许多环境中调用，包括 R、Python、Stata、Julia 和 Matlab。
Stan 允许用户通过将 Stan 函数（已 ...
4️⃣ 概率图推断--参数模型的概率图及学习
〖摘要〗
〖原文〗 Standford cs228 notes
〖参考〗CMU 10-708 Slides / CMU 10-708 Lecture Notes / Jordan TextBook, Ch.2(section 2.2 - end) / Koller’s Textbook,Ch.4 / A. Fischer and C. Igel, An Introducton to Restricted Boltzmann Machines / B. A. Cipra, An Introduction to the Ising Model
➀ 隐变量模型综述
〖摘要〗隐变量模型是将一组可观察变量与一组隐变量建立关联的统计模型。本文对隐变量模型进行了概述：首先介绍了通用模型并讨论了各种推断方法；之后，介绍了几种比较常用的情况，包括：『隐类别模型 Latent Class Model 』 （也称『混合物模型 Mixture Model 』）、『混合模型（Mixed Model）』等；我们将这些模型应用于具有简单结构的相同数据集，并进行了结果比较和优缺点讨论；此外，本文还说明了包括『潜在结构模型』在内的若干问题；最后，我们讨论了模型扩展和应用，强调了在应用隐变量模型时经常被忽视的几个问题。
〖原文〗Modeling Through Latent Variables, Annual Review of Statistics and Its Application
〖作者〗Geert Verbeke， Geert Molenberghs，比利时鲁汶天主教大学，
〖时间〗2017
〖DOI〗10.1146/annurev-statistics-060116-054017
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1. 概述
目前在统计实践中使用 ...