如果你也在 怎样代写图形模型Graphical Models ECSE4810这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。图形模型Graphical Models或概率图形模型（PGM）或结构化概率模型是一种概率模型，用图来表达随机变量之间的条件依赖结构。它们通常用于概率论、统计学–特别是贝叶斯统计学–和机器学习。

图形模型Graphical Models一般来说，使用基于图形的表示方法作为编码多维空间上的分布的基础，而图形则是特定分布中存在的一组独立性的紧凑或因子化表示。分布的图形表示法有两个分支是常用的，即贝叶斯网络和马尔科夫随机场。这两个系列都包含了因子化和独立性的属性，但它们在可以编码的独立性集合和它们所引起的分布的因子化方面有所不同。

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计算机代写|图形模型代考Graphical Models代写|Representation, Inference and Learning

There are three main aspects for each class of probabilistic graphical model, representation, inference and learning.

The representation is the basic property of each model, and it defines which entities constitute it and how these are related. For instance, all PGMs can be represented as graphs that define the structure of the model and by local functions that describe its parameters. However, the type of graph and the local functions vary for the different types of models.

Inference consists in answering different probabilistic queries based on the model and some evidence. For instance, obtaining the posterior probability distribution of a variable or set of variables given that other variables in the model are known. The challenge is how to do this efficiently.

To construct these models there are basically two alternatives: to build it “by hand” with the aid of domain experts or to induce the model from data. The emphasis in recent years has been to induce the models based on machine learning techniques, because it is difficult and costly to do it with the aid of experts. In particular obtaining the parameters for the models is usually done based on data, as humans tend to be bad estimators of probabilities.

An important property of these techniques from an application point of view is that they tend to separate the inference and learning techniques from the model. That is, as in other artificial intelligence representations such as logic and production rules, the reasoning mechanisms are general and can be applied to different models. As a result, the techniques developed for probabilistic inference and learning in each class of PGM, can be applied directly for different models in a variety of applications.

计算机代写|图形模型代考Graphical Models代写|Applications

Most real-world problems imply dealing with uncertainty and usually involve a large number of factors or variables to be considered when solving them. Probabilistic graphical models constitute an ideal framework to solve complex problems with uncertainty, so they are applied in a wide range of domains such as:

Medical diagnosis and decision making.

Mobile robot localization, navigation and planning.

Diagnosis for complex industrial equipment such as turbines and power plants.

User modeling for adaptive interfaces and intelligent tutors.

Speech recognition and natural language processing.

Pollution modeling and prediction.

Reliability analysis of complex processes.

Modeling the evolution of viruses.

Object recognition in computer vision.Error correction in communications.

Information retrieval.

Gesture and activity recognition.

Energy markets.

Agricultural planning.

Different types of PGMs are more appropriate for different applications, as will be shown in the following chapters when we present application examples for each class of PGM.

图形模型代写

计算机代写|图形模型代考Graphical Models代写|Representation, Inference and Learning

每类概率图模型，表示，推理和学习都有三个主要方面。

表示是每个模型的基本属性，它定义了哪些实体构成它以及这些实体如何相关。例如，所有 PGM 都可以表示为定义模型结构的图和描述其参数的局部函数。但是，不同类型的模型的图类型和局部函数会有所不同。

推理包括根据模型和一些证据回答不同的概率查询。例如，在已知模型中的其他变量的情况下，获得一个变量或一组变量的后验概率分布。挑战在于如何有效地做到这一点。

要构建这些模型，基本上有两种选择：在领域专家的帮助下“手动”构建它，或者从数据中导出模型。近年来的重点一直是基于机器学习技术来诱导模型，因为在专家的帮助下这样做既困难又昂贵。特别是获得模型的参数通常是基于数据完成的，因为人类往往是概率的糟糕估计者。

从应用的角度来看，这些技术的一个重要特性是它们倾向于将推理和学习技术与模型分开。也就是说，与逻辑和生产规则等其他人工智能表示一样，推理机制是通用的，可以应用于不同的模型。因此，为每类 PGM 中的概率推理和学习开发的技术可以直接应用于各种应用中的不同模型。

计算机代写|图形模型代考Graphical Models代写|Applications

大多数现实世界的问题都意味着处理不确定性，并且通常涉及在解决它们时需要考虑的大量因素或变量。概率图模型构成了解决具有不确定性的复杂问题的理想框架，因此它们被应用于广泛的领域，例如：

医疗诊断和决策。

移动机器人定位、导航和规划。

涡轮机和发电厂等复杂工业设备的诊断。

自适应界面和智能导师的用户建模。

语音识别和自然语言处理。

污染建模和预测。

复杂过程的可靠性分析。

模拟病毒的进化。

计算机视觉中的对象识别。通信中的纠错。

信息检索。

手势和活动识别。

能源市场。

农业规划。

不同类型的 PGM 更适用于不同的应用，正如我们在接下来的章节中展示每类 PGM 的应用示例时将展示的那样。

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线性代数代写

线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。

博弈论代写

现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。

微积分代写

微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。

它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。

计量经济学代写

什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。

根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。