贝叶斯网络java

Ⅰ 大数据分析培训哪个机构好

在众多大数据分析培训机构中，推荐上海尚学堂，下面介绍上海尚学堂大数据分析培训机构中脱颖而出的优势：

1、上海尚学堂2006年2月16日成立，14年风雨兼程，尚学堂早已桃李满天下，数十万参与培训的学员如今已然奋战在IT行业第一线。现旗下业务覆盖：JAVA开发技术培训、让人人享有高品质教育高级架构师培训、大数据云计算培训、人工智能python培训、Web前端培训。现有校区遍布全国，上海、北京。

2、上海尚学堂在成都、 太原等拥有14个校区。公司以助力学员跨入IT领域，为IT人才提供就业服务为宗旨，打造高端复合型人才。师资实战团队高达240人，学员遍布全球海内外，受益千万学员。至今就业合作企业数量已达1000+，让人人享有高品质教育同时，为中国的IT人才全力护航。推出线上视频，下载量累积破2.3亿次。

5、并推出软考、Adobe认证、PMP认证、红帽RHCE认证课程，教学大纲紧跟企业需求，并推出软考、Adobe认证、PMP认证、红帽RHCE认证课程，让人人享有高品质教育同时，为中国的IT人才全力护航。拥有全国一体化就业保障服务，成为学员信赖的IT职业教育品牌。拥有全国一体化就业保障服务，成为学员信赖的IT职业教育品牌。

Ⅱ 贝叶斯网络主流工具软件

目前国际上存在许多种 BN 处理工具，一般均同时支持多种图模型处理。下面介绍几种比较常见的 BN 工具软件。

( 1) Hugin Expert: 该软件包括一系列产品，自称是基于 BN 的人工智能领域的领航者，既可作为单个工具使用，也可集成到其他产品中使用。目前在软件、医学、工业、军事、警容、信息处理以及农业等多个领域得到了广泛应用。如用应用于 NOKIA 公司的移动网络故障诊断、医学决策支持、隧道施工设计阶段的决策支持、数据挖掘及风险评估等。

( 2) 微软的 BBN( Microsoft Belief Networks) : 该软件采用视窗界面，界面友好且操作简单，并且提供了 API 接口，以供 VB 调用。缺点是用户不能自主选择概率推理算法，且不提供结构学习功能，即不能从数据中学习建立 BN 模型。

( 3) Netica: 该软件是加拿大 Norsys 软件公司开发研制的图模型处理工具。其主要特点是提供了图形化的建模界面及概率参数展示界面，方便直观且易于操作，并且提供了 API接口，供 Java 调用。缺点是用户不能自主选择概率推理算法。

( 4) Ergo: 该软件是由 Noetic 公司开发研制的可视化建模分析软件，它功能单一且应用范围较窄，主要用于专家系统的建立，对节点的个数和状态空间的范围都有一定程度上的限制。

( 5) BNJ: 是由肯尼索州立大学开发的开放源码软件，采用视窗界面，兼容其他 BN 建模软件的文件格式，包括 Netica、Ergo、Hugin Expert、GeNie 等。支持精确推理和近似推理、结构学习和参数学习，并且提供了 API 接口供调用。该软件最大的缺点是可操作性差，且帮助功能相对较弱。

( 6) GeNie 2. 0: 该软件是匹兹堡大学决策系统实验室( Decision Systems Laboratory，U-niversity of Pittsburgh) 开发研制的图模型处理软件。采用了图形化建模界面，界面直观，操作简单，提供多种推理算法，且支持结构学习和参数学习。该实验室还用 VC + + 开发了API 接口 SmileX 和 Smile. net ，以供 VB、VC + + 、Java、C Sharp 等多种语言调用。

上述工具各有特点，本文选用了 GeNie 软件及其提供的 Smile. net 软件包，进行 BN 模型构建、BN 学习及推理等工作。图 2. 1 为 GeNie 2. 0 软件的主界面。

图 2. 1 Genie2. 0 主界面

Ⅲ 成为一名数据分析师，需要具备哪些基本知识

一、 办公软件
1） 熟练使用excel， Access，Visio等MS Office办公软件，可以制作相关的原型； （MS即microsoft微软，MS Office 是微软提供的系列软件，Word， Excel， PowerPoint， Access， OutLook，Publisher，InfoPath这7个办公软件中，常用的是前4个。） 2） 重点掌握EXCEL表，会使用高级功能，能快速制作报表，熟练使用EXCEL VBA；

二、 数据分析软件及方法
1）熟练使用各种数理统计、数据分析、数据挖掘工具软件，熟悉各种网站分析软件的应用，如Google Analytics 、网络统计、Omniture等；
2）具备相关数据分析软件的使用经验SPSS\SAS\EVIEW\STATA\R\Weka……
3）至少精通使用IBM Intelligent Miner、SAS Enterprise Miner、SPSS Clementine、LEVEL5Quest、SGI、WinRosa、ExcelVBA、S-plus、Matlab、SSIS等等常见数据挖掘软件中的一个进行数据挖掘的 开发工作；
4）熟练使用至少一种网站流量分析工具（Google Analytics、Webtrends、网络统计等），并掌握分析工具的部署、配置优化和权限管理；
5）精通一种或多种数据挖掘算法（如聚类、回归、决策树等）； 6）熟悉维基编辑者优先； 7）使用软件的要求；
（7.1）掌握数据分析、挖掘方法，具备使用Excel、SQL、SPSS/SAS、Powerpoint等工具处理和分析较大量级数据的能力；
（7.2）能够综合使用各种数理统计、数据分析、制表绘图等软件进行图表、图像以及文字处理；
（7.3）掌握常用的数据统计、分析方法，有敏锐的洞察力和数据感觉，优秀的数据分析能力；
（7.4）能够综合使用各种数理统计、数据分析、数据挖掘、制表绘图等软件进行具有基本数据美感的图表、图像以及文字处理 。
三、 数据库语言
1）熟悉Linux操作系统及至少一种脚本语言(Shell/Perl/Python)；
2）熟练掌握C/C++/Java中的一种，有分布式平台（如Hadoop）开发经验者优先； 3）熟悉数据库原理及SQL基本操作；
（3.1）了解Mysql，postgresql，sql server等数据库原理，熟悉SQL，具备很强的学习能力，写过程序，会perl，python等脚本语言者优先； （3.2）熟练应用mysql的select，update等sql语句； 4）熟悉sql server或其他主流数据库，熟悉olap原理； 5）熟悉Oracle或其他大型数据库。
四、 思维能力等方面
1）具备良好的行业分析、判断能力、及文字表达能力；
2）沟通、协调能力强，有较高的数据敏感性及分析报告写作能力； 3）理解网站运营的常识，能从问题中引申出解决方案，提供设计改进建议；
4）具有良好经济学、统计学及相关领域的理论基础，熟悉数理统计、数据分析或市场研究的工作方法，具有较强的数据分析能力；
5）熟悉数据分析与数理统计理论，具有相关课程研修经历。
五、 其他要求
1）较强的英文听说读写能力，英语6级以上；
2）文笔良好；
3）了解seo,sem优先；
4）知识要求：同时具备统计学、数据库、经济学三个领域的基础知识；英语四级或以上、熟悉指标英文名称；具备互联网产品设计知识；
5）具有深厚的数据分析、数据挖掘理论知识，深入了解相关技术；能熟练使用至少一种统计分析或数据挖掘工具。

Ⅳ 大数据分析能干什么

大数据分析的价值体现在以下几个方面：

1)对大量消费者的消费信息进行收集、整理，利用大数据分析进行精准营销;

2)中小企业可以利用大数据分析做转型;

3) 在互联网压力之下传统企业需要充分利用大数据分析的价值

大数据分析，互联网时代新风口

在这个硬件快速发展的时代，困扰应用开发者的一个重要问题就是如何在功率、覆盖范围、传输速率和成本之间找到那个微妙的平衡点。企业组织利用相关数据和分析可以帮助它们降低成本、提高效率、开发新产品、做出更明智的业务决策等等。例如，通过结合大数据分析和高性能的分析，来解决实际生活中的某些问题。

大数据分析可以用来干什么

一、大数据可以预测未来

简而言之，大数据和数据挖掘能够赋予我们预测能力。而现在我们的生活已经数字化了，我们每天所做的任何事情都可以通过大数据记录下来，就好比每张信用卡交易都是数字化和可查询的。对于企业来说，大多数财务和运营数据都保存在数据库中。而现在，随着可穿戴设备的兴起，大家的每一次心跳和呼吸都被数字化并保存为可用数据。使得机器了解我们。

二、如果模式保持不变，那么未来就不再是未来

现在，我们生活中的许多不同事物都有不同的表现形式。比如说，一个人可能在任何工作日内在工作和家庭之间旅行，在周末到某个地方游玩，这种模式很少改变。商店将拥有任何一天的高峰时段和闲置时间，这种模式不太可能改变。企业将在一年中的某些月份要求更高的劳动力投入，这种模式不太可能改变。

由此，计算机通过终端去进行搜集到这些数据，就去分析这些数据，然后对受众群体进行合理的安排。计算机也就能够知道什么时候是适合促销的最佳时间，例如，如果这个人每周五的星期五都要洗车，或者是优惠券，那就是洗车促销如果这个人每年三月都要去度假，那就可以进行全方位的服务。同时计算机还可以预测商店全天的销售预测，然后制定业务战略以最大化总收入。一旦未来变得可预测，我们可以随时提前计划并为可能的最佳行动做好准备。这就说明了大数据给了我们预测未来的力量。这是数据挖掘的力量。数据挖掘始终与大数据联系在一起，因为大数据支持大量数据集，从而为所有预测提供了基础。

三、机器学习是什么?

刚才我们根据一块数据的处理方式进行了分析。假设这条数据包含一组购物者的购买行为，包括购买的商品总数，每个购物者购买的商品数量。这是迄今为止最简单的统计分析。如果我们的目标是分析不同类型的购物者之间的联系，或者如果我们想要推测特定类型的购物者的特殊偏好，或者甚至预测任何购物者的性别或年龄，我们将需要更多复杂的模型，通过录入的数据，我们称之为算法。机器学习可以更容易理解为为数据挖掘目的而开发的所有不同类型的算法，方便我们的生活。

四、数据挖掘是什么?

通过计算机去学习算法，用现有数据去预测未知数，这正是数据挖掘的奇迹与机器学习密切相关的原因。大数据分析能干什么然而，任何机器学习算法的强度在很大程度上取决于大量数据集的供应。无论算法有多复杂，都不能从几行数据中做出预测，需要大量的数据作为样本。大数据技术是机器学习的前提，通过计算机的学习，我们能够从现有数据集中获得有价值的见解，这就是数据挖掘。

不仅仅以上这些，还有更多，比方说：

1)及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元。

2)为成千上万的车辆规划实时交通路线，躲避拥堵。

3)分析消费信息，以利润最大化为目标来定价和清理库存。

4)根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息。

5)从大量客户中快速识别出金牌客户。

利用大数据分析精准营销

大数据分析就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据分析会逐步为人类创造更多的价值。

Ⅳ 各种编程语言的深度学习库整理大全！

各种编程语言的深度学习库整理大全！
Python1. Theano是一个python类库，用数组向量来定义和计算数学表达式。它使得在Python环境下编写深度学习算法变得简单。在它基础之上还搭建了许多类库。
1.Keras是一个简洁、高度模块化的神经网络库，它的设计参考了Torch，用Python语言编写，支持调用GPU和CPU优化后的Theano运算。
2.Pylearn2是一个集成大量深度学习常见模型和训练算法的库，如随机梯度下降等。它的功能库都是基于Theano之上。
3.Lasagne是一个搭建和训练神经网络的轻量级封装库，基于Theano。它遵循简洁化、透明化、模块化、实用化和专一化的原则。
4.Blocks也是一个基于Theano的帮助搭建神经网络的框架。
2. Caffe是深度学习的框架，它注重于代码的表达形式、运算速度以及模块化程度。它是由伯克利视觉和学习中心（Berkeley Vision and Learning Center, BVLC）以及社区成员共同开发。谷歌的DeepDream项目就是基于Caffe框架完成。这个框架是使用BSD许可证的C++库，并提供了Python调用接口。
3. nolearn囊括了大量的现有神经网络函数库的封装和抽象接口、大名鼎鼎的Lasagne以及一些机器学习的常用模块。
4. Genism也是一个用Python编写的深度学习小工具，采用高效的算法来处理大规模文本数据。
5. Chainer在深度学习的理论算法和实际应用之间架起一座桥梁。它的特点是强大、灵活、直观，被认为是深度学习的灵活框架。
6. deepnet是基于GPU的深度学习算法函数库，使用Python语言开发，实现了前馈神经网络（FNN）、受限玻尔兹曼机（RBM）、深度信念网络（DBN）、自编码器（AE）、深度玻尔兹曼机（DBM）和卷积神经网络（CNN）等算法。
7. Hebel也是深度学习和神经网络的一个Python库，它通过pyCUDA控制支持CUDA的GPU加速。它实现了最重要的几类神经网络模型，提供了多种激活函数和模型训练方法，例如momentum、Nesterov momentum、dropout、和early stopping等方法。
8. CXXNET是一个基于MShadow开发的快速、简洁的分布式深度学习框架。它是一个轻量级、易扩展的C++/CUDA神经网络工具箱，提供友好的Python/Matlab接口来进行训练和预测。
9. DeepPy是基于NumPy的深度学习框架。
10. DeepLearning是一个用C++和Python共同开发的深度学习函数库。
11. Neon是Nervana System 的深度学习框架，使用Python开发。
Matlab
1. ConvNet 卷积神经网络是一类深度学习分类算法，它可以从原始数据中自主学习有用的特征，通过调节权重值来实现。
2. DeepLearnToolBox是用于深度学习的Matlab/Octave工具箱，它包含深度信念网络（DBN）、栈式自编码器（stacked AE）、卷积神经网络（CNN）等算法。
3. cuda-convet是一套卷积神经网络（CNN）代码，也适用于前馈神经网络，使用C++/CUDA进行运算。它能对任意深度的多层神经网络建模。只要是有向无环图的网络结构都可以。训练过程采用反向传播算法（BP算法）。
4. MatConvNet是一个面向计算机视觉应用的卷积神经网络（CNN）Matlab工具箱。它简单高效，能够运行和学习最先进的机器学习算法。
CPP
1. eblearn是开源的机器学习C++封装库，由Yann LeCun主导的纽约大学机器学习实验室开发。它用基于能量的模型实现卷积神经网络，并提供可视化交互界面（GUI）、示例以及示范教程。
2. SINGA是Apache软件基金会支持的一个项目，它的设计目标是在现有系统上提供通用的分布式模型训练算法。
3. NVIDIA DIGITS是用于开发、训练和可视化深度神经网络的一套新系统。它把深度学习的强大功能用浏览器界面呈现出来，使得数据科学家和研究员可以实时地可视化神经网络行为，快速地设计出最适合数据的深度神经网络。
4. Intel? Deep Learning Framework提供了Intel?平台加速深度卷积神经网络的一个统一平台。
Java
1. N-Dimensional Arrays for Java (ND4J) 是JVM平台的科学计算函数库。它主要用于产品中，也就是说函数的设计需求是运算速度快、存储空间最省。
2. Deeplearning4j 是第一款商业级别的开源分布式深度学习类库，用Java和Scala编写。它的设计目的是为了在商业环境下使用，而不是作为一款研究工具。
3. Encog是一个机器学习的高级框架，涵盖支持向量机、人工神经网络、遗传编程、贝叶斯网络、隐马可夫模型等，也支持遗传算法。
JavaScript
1. Convnet.js 由JavaScript编写，是一个完全在浏览器内完成训练深度学习模型（主要是神经网络）的封装库。不需要其它软件，不需要编译器，不需要安装包，不需要GPU，甚至不费吹灰之力。
Lua
1. Torch是一款广泛适用于各种机器学习算法的科学计算框架。它使用容易，用快速的脚本语言LuaJit开发，底层是C/CUDA实现。Torch基于Lua编程语言。
Julia
1. Mocha是Julia的深度学习框架，受C++框架Caffe的启发。Mocha中通用随机梯度求解程序和通用模块的高效实现，可以用来训练深度/浅层（卷积）神经网络，可以通过（栈式）自编码器配合非监督式预训练（可选）完成。它的优势特性包括模块化结构、提供上层接口，可能还有速度、兼容性等更多特性。
Lisp
1. Lush(Lisp Universal Shell)是一种面向对象的编程语言，面向对大规模数值和图形应用感兴趣的广大研究员、实验员和工程师们。它拥有机器学习的函数库，其中包含丰富的深度学习库。
Haskell
1. DNNGraph是Haskell用于深度神经网络模型生成的领域特定语言（DSL）。
.NET
1. Accord.NET 是完全用C#编写的.NET机器学习框架，包括音频和图像处理的类库。它是产品级的完整框架，用于计算机视觉、计算机音频、信号处理和统计应用领域。
R
1. darch包可以用来生成多层神经网络（深度结构）。训练的方法包括了对比散度的预训练和众所周知的训练算法（如反向传播法或共轭梯度法）的细调。
2. deepnet实现了许多深度学习框架和神经网络算法，包括反向传播(BP)、受限玻尔兹曼机(RBM)、深度信念网络(DBP)、深度自编码器(Deep autoencoder)等等。

Ⅵ pattern recognition and machine learning这本书怎么看

作者：Richardmore
这本书可以说是机器学习的经典学习之作。以前在上机器学习这么课的时候，很多细节还没联系到，结果在读论文中就显得捉襟见肘。本文打算理清楚这本书的脉络，也顺便为学习机器学习的人打下一个学习路线图。

1. 排除两块内容

现排除第五章的内容神经网络，之所以把神经网络先单列出来，原因一是一个比较独立的研究脉络，二是因为这部分因为深度学习的原因太热了，所以我认为在学习机器学习中把神经网络单列出来学习，在交大的研究生课程安排中，神经网络是机器学习的后续课程。
对于第6，7章，也不在下面的学习路线中，因为这部分是关于核技巧方面的，主要是就是高斯过程回归，高斯过程分类以及SVM等内容。
2. 一个概率图框架为中心视角

排除了上面几章的内容，PRML书中可以用下面的学习路线图覆盖，通过这个图可以理清楚了各个内容的不同角色。
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说明：
（1）一般模型中都会有隐变量因此，，因此对于P（X）的采用MLE学习的另一个技巧,便是第九章 EM算法。条件是在M步时，Q要可以被analytically computed。
（2）至于为什么近似，Exact Inference is hard we resort to approximation
3. 隐变量技巧

下面我们看看另外一个视角：隐变量技巧。隐变量不仅可以使得模型的表达能力丰富起来，而且通常对于隐变量往往富有一定的实际意义。

<img src="https://pic1.mg.com/_b.png" data-rawwidth="1764" data-rawheight="422" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="1764" data-original="https://pic1.mg.com/_r.png">

说明：
（1）这里所谓的结合模型中，在PRML中最后一章仅仅提到了以加法的方式进行模型集合，也就是mixture of experts，在论文Hinton G E. Training procts of experts by minimizing contrastive divergence[J]. Neural computation, 2002, 14(8): 1771-1800. 提出了proct of experts 模型，也就是以乘法的方式进行结合，RBM就是一种特殊的proct of experts 模型，而高斯混合模型便是加法模型的代表。
（2）隐变量的技巧是机器学习中一种重要的技巧，隐变量的加入不仅仅增加了模型的表达能力，而且，隐变量还可以被赋予某种特殊的意义，比如RBM模型中隐变量h被当成显变量v的特征抽象。这当然归根结底是因为隐变量模型确实是现实世界真实存在的情况，unobserved but important variables do exist! 当然隐变量的引入也为模型的推断带来了新的挑战，有很多比较好的隐变量模型往往找不到很高效的方法，而被限制着。
4. 例子说明

下面分别从上面两个视角来分析RBM模型，贝叶斯线性回归和序列模型。
4.1 RBM模型
RBM模型是一个无向2层对称的图模型，从隐变量的视角来看，它是一个以乘法方式结合的distributed models。当然隐变量的引入增加了模型的复杂性和表达能力，但是也为学习，推断带来了问题。对于RBM的参数学习，因为是无向图，所以采用MLE最大化P（X），但是由于此时P（X，Z）难以评估，所以
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很难计算，没有在RBM的学习中不能像高斯混合模型那样可以采取EM算法。因此只能采取最为标准的做法，求取P（X）的梯度，结果梯度公式如下：
<img src="https://pic2.mg.com/v2-_b.png" data-rawwidth="800" data-rawheight="90" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="800" data-original="https://pic2.mg.com/v2-_r.png">

然而对于计算后面的model部分的积分需要知道模型的概率分布，评估模型的概率分布需要计算一个标准化的分母，难以计算。因此就需要依赖近似，由于p（v｜h），p（h｜v）都是可以分析公式表达，因此采用Gibbs sampler来数值逼近积分。当然后来Hinton G E. Training procts of experts by minimizing contrastive divergence[J].发现对于这一部分，Gibbs sampler 不需要多部的迭代，一次迭代就可以了，从而使的训练RBM的时间代价大大降低了，后来（A fast learning algorithm for deep belief nets，2006）提出了贪婪式的训练多层DBN（stacked RBM），每层都是训练RBM，从而使的深度学习焕发新的活力（Recing the dimensionality of data with neural networks，2006）。

4.2 贝叶斯线性回归Bayesian Linear Regression BLR

这个模型是最为基础的，这个模型在PRML中，利用直接推断，变分法推断，MCMC采样都是可以做的；因此便于比较不同算法得到的结果。之前，本来打算在这里以LDA主题模型来举例，虽然LDA的EM算法， 变分法，以及Gibbs sampling 都是可以做的，但是模型太复杂，所以果断放弃了，以BLR模型作为例子说明。
BLR是一个有向图模型，是一个典型的贝叶斯网络（虽然简单一点）。如果以一个贝叶斯的视角来看，其中的隐变量便是线性参数w，以及各种超参数α,β.....，在贝叶斯的处理视角之下，这些都会赋予一个先验分布。当然，有些模型书中也提到，有不同层次上的贝叶斯网络。有的是仅仅对参数w赋予一个先验分布，而对于其他的参数（hyperparameter）仅仅是作为模型参数，就是假设是一个渡固定的数值，然后再通过learn evidence function，其实说白了就是MLE，来寻找最佳的超参数α,β....。相比于把线性参数w，以及各种超参数α,β.....全部作为放入到贝叶斯网络中，这样的做法显然简化了模型，降低了贝叶斯网络的复杂性。这个技巧也在多处的论文中出现。
从隐变量的角度来看，由于BLR模型相对简单，其中并没有随机隐变量，仅仅是一些参数w，以及各种超参数α,β..的环境隐变量。
4.3 序列模型：隐马尔可夫链HMM与条件随机CRF

隐马尔可夫链HMM这个模型是一个有向图模型，典型的贝叶斯网络，只不过这个网络是一个线性链（linear chains），因此可以进行分析上推断，要知道对于一般网络，并不存在通用的实用的inference算法。因为HMM是一个有向图模型。但是（1）在PRML书中，以及李航《统计学习》中并没有把其当作一个贝叶斯网络来进行处理，对所有的参数比如发射概率，转移矩阵概率都是模型的参数，而不是通过赋予一个先验分布，从而纳入到贝叶斯网络框架之中。因此对于模型而言，关键的便是通过MLE最大化P（X）来学习模型的参数，因为这里的有隐变量，因此在PRML，以及《统计学习》中都是通过EM算法做的。（2）其实，HMM是一个典型的线性链式的贝叶斯网络，因此对于通过对其参数赋予先验分布，进而从贝叶斯的角度，来对模型进行推断是一个非常自然的想法。我在论文Sharon Goldwater， Thomas L Griffiths 论文 A Fully Bayesian Approach to Unsupervised Part-of-Speech Tagging，中作者采用了Bayesian HMM 重新做了POS任务。作者在文中还详细罗列了Bayesian HMM 相比普通的HMM的优点：（a）可以使用先验知识，例如在POS中语言的认知可以加入到先验分布之中，而且（b）贝叶斯的推断，是通过一个后验分布推断参数，相比MLE点估计，会更加准确。对于贝叶斯的推断，作者在文中使用了Gibbs sample抽样实现了数值采样推断模型。最后作者比较了Gibbs sample＋Bayesian HMM和普通的HMM ＋EM，在POS任务效果更加好。另外，对于本论文的作者Thomas L Griffiths，第一次接触这个学者，是在读Gibbs sample in LDA这篇文章，作者推导了LDA的各种的条件分布，然后基于Gibbs sample 进行采样，记得Github上有Java版的实现代码，其推导十分严谨，并且有代码辅助，是学习LDA的一个捷径。在近似推断方面可以看出Thomas L Griffiths是一个坚定的数值采样学派，而LDA的开山之作《Latent Dirichlet Allocation 》的作者David M. Blei，看了作者部分文章以后，发现这个人是在近似推断方面是一个变分法的坚定学派，在《Latent Dirichlet Allocation 》之中，便是通过变分法进行推断了，David M. Blei还写了一个关于变分法的入门讲义pdf，网上可以搜到。所以回看我们概率图视角，做机器学习推断是不可避免的，有的是变分法近似，有的是数值采样近似，也有的是EM算法试一试。至于选择哪一种，就看你的问题哪一个比较简单了。但是好像有的人对这些方面各有偏爱。
再说一下条件随机场CRF，相比与HMM，这也是一个序列模型，在很多的NLP任务中，CRF都是state of art 的算法，毕竟人家可以方便的特征工程嘛。但是这种日子被深度学习取代了，在NLP方面，RNN（递归神经网络）要比CRF表现更好，见我之前博文基于RNN做语义理解和词向量。先不说这么远，CRF的模型架构上是一个典型的无向的链式概率图模型，因此，（回看我们概率图的视角），CRF的关键问题便是如何进行学习了P（X），好在求其该模型直接求其梯度并没有太大的困难，具体可以参见李航的《统计学习》。
5 结束语

这篇文章，从概率图，隐变量两个视角对PRML中各个章节进行了串联，并以RBM，BLR，序列模型（HMM&CRF）具体说明这种串联。

Ⅶ 大数据分析方法分哪些类

本文主要讲述数据挖掘分析领域中，最常用的四种数据分析方法：描述型分析、诊断型分析、预测型分析和指令型分析。
当刚涉足数据挖掘分析领域的分析师被问及，数据挖掘分析人员最重要的能力是什么时，他们给出了五花八门的答案。
其实我想告诉他们的是，数据挖掘分析领域最重要的能力是：能够将数据转化为非专业人士也能够清楚理解的有意义的见解。
使用一些工具来帮助大家更好的理解数据分析在挖掘数据价值方面的重要性，是十分有必要的。其中的一个工具，叫做四维分析法。
简单地来说，分析可被划分为4种关键方法。
下面会详细介绍这四种方法。
1. 描述型分析：发生了什么?
最常用的四种大数据分析方法
这是最常见的分析方法。在业务中，这种方法向数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。
例如，每月的营收和损失账单。数据分析师可以通过这些账单，获取大量的客户数据。了解客户的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。利用可视化工具，能够有效的增强描述型分析所提供的信息。
2. 诊断型分析：为什么会发生?
最常用的四种大数据分析方法
描述性数据分析的下一步就是诊断型数据分析。通过评估描述型数据，诊断分析工具能够让数据分析师深入地分析数据，钻取到数据的核心。
良好设计的BI dashboard能够整合：按照时间序列进行数据读入、特征过滤和钻取数据等功能，以便更好的分析数据。
3. 预测型分析：可能发生什么?
最常用的四种大数据分析方法
预测型分析主要用于进行预测。事件未来发生的可能性、预测一个可量化的值，或者是预估事情发生的时间点，这些都可以通过预测模型来完成。
预测模型通常会使用各种可变数据来实现预测。数据成员的多样化与预测结果密切相关。
在充满不确定性的环境下，预测能够帮助做出更好的决定。预测模型也是很多领域正在使用的重要方法。
4. 指令型分析：需要做什么?
最常用的四种大数据分析方法
数据价值和复杂度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基于对“发生了什么”、“为什么会发生”和“可能发生什么”的分析，来帮助用户决定应该采取什么措施。通常情况下，指令型分析不是单独使用的方法，而是前面的所有方法都完成之后，最后需要完成的分析方法。
例如，交通规划分析考量了每条路线的距离、每条线路的行驶速度、以及目前的交通管制等方面因素，来帮助选择最好的回家路线。
结论
最后需要说明，每一种分析方法都对业务分析具有很大的帮助，同时也应用在数据分析的各个方面。