哈佛CS50 Python入门课程 | L2 不确定性3(采样,马尔可夫,HMM)

视频介绍了如何使用概率模型处理不确定性,包括使用贝叶斯网络和马尔可夫链来描述变量之间的关系,以及使用隐藏马尔可夫模型来预测隐藏状态。通过采样和推断方法,AI可以根据观察结果推断隐藏状态,解决不确定性问题。视频展示了如何通过编程实现这些模型,并使用Python库进行推断。这些模型可以帮助AI预测未来事件,如天气变化或语音识别。

采样获取样本值:这一章节介绍了通过采样过程来获取贝叶斯网络中各变量的样本值,根据概率分布随机选择值。通过多次采样,可以得出各变量可能值的样本集合,从而进行推理计算。该方法在人工智能领域具有强大的工具意义,不需要百分之百准确,只需有一定概率正确即可。
条件概率的计算方法:这一章节讲解了条件概率的计算方法,通过拒绝采样来估计有条件的概率,即在火车准点的情况下,小雨出现的概率。程序通过循环生成样本,并根据条件来排除不符合的样本,最终使用计数器来计算得出结果。
拒绝采样实现过程:这一部分介绍了拒绝采样的实现过程。通过计算约会出现和错过的次数,使用拒绝采样方法来模拟随机过程,进而得到更准确的概率分布。而似然等待方法则避免了丢弃样本的问题,通过权重每个样本来获得更精确的分布。
修复证据变量采样:这一章节介绍了如何通过修复证据变量和采样其他变量来生成样本,并计算每个样本的权重以近似推断过程。接着讨论了随时间变化的值,引入了随机变量来描述不同时间点的天气情况,并探讨了如何简化推断分析的假设。
马尔可夫假设介绍:这一章节介绍了马尔可夫假设,即当前状态只取决于有限固定数量的前几天。通过转换模型和概率分布,可以预测未来天气。利用马尔可夫链可以模拟天气变化,分析明天的天气可能性。通过Python库可以进行概率模型的交互和分析。
马尔可夫模型基本概念:本章节介绍了马尔可夫模型的基本概念和应用。模型基于先前变量的分布和随机变量,通过编码信息到Python程序实现。通过样本模拟,可以预测未来的状态。传感器模型则描述了如何将隐藏状态转换成观察结果,帮助AI理解世界。
机器人定位问题讨论:这段视频讨论了机器人或AI在未知环境中的定位问题。通过观察周围环境的传感器数据,机器人可以推断自己的位置,就像语音识别程序可以根据声音波形推断用户说了什么。在AI处理中,隐藏状态和观察结果常常存在噪音,但可以通过推断隐藏状态来理解世界。
隐马尔可夫模型介绍:本章讲解了隐马尔可夫模型,与马尔可夫模型相似,但可以处理有隐藏状态的系统。通过隐藏状态和观察事件的转换模型,可以预测未来天气或人们是否会带雨伞。传感器模型描述了观察结果仅取决于底层状态。模型可简化对概率的推理,提高预测准确性。
隐藏马尔可夫模型任务:本章节介绍了隐藏马尔可夫模型中的过滤、预测和平滑等任务。通过观察数据,可以计算当前状态的分布并推断未来或过去的状态。这些任务基于条件概率和概率分布。通过组合给定观察结果,可以找到最可能的状态序列,比如根据人们带伞的情况推断天气。
利用模型预测观测结果:这一章节介绍了如何利用隐藏马尔可夫模型来预测观测结果,通过概率来描述事件发生的可能性,以及如何利用Python库来实现模型预测。通过构建标准模型,如贝叶斯网络和马尔可夫链,我们可以处理不确定性问题,让AI基于信息推断而非确定性。

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