正确性网络

了与帐户究竟真实世界有关，还与究竟有真实世界徽章有关，因为真实世界的徽章但会吸引愈来愈多人加其为密友。因此，我们为了深受益愈来愈准确的分类学，可以将论点修改如下：

i、真实世界帐户比非真实世界帐户千分之很强愈来愈大的笔记量、愈来愈大的密友量以及愈来愈多的适用真实世界徽章。

ii、笔记量与密友量、笔记量与究竟适用真实世界徽章在帐户真实世界性给定的前提下是单独的。

iii、适用真实世界徽章的用户比适用非真实世界徽章的用户千分之有愈来愈大的密友量。

上述论点愈来愈相比之下实际上原因，但原因随之也来了，由于形态物件间发挥作用依赖关联，使得简练正确性分类学不适用了。既然这样，我去寻觅另外的克服方案。

下图暗示形态物件中间的关联：

下面是一个有向无环图，其里每个路由此表代此表一个校验据类型，而弧则暗示两个校验据类型中间的直接联系，暗示直指结点影响被直指结点。不过仅这个图的话，只能定性所谓定校验据类型间的关联，如果要定量，还只能一些信息，这些信息就是每个路由此表对其同样；也路由此表的前提机率，而不能；也路由此表的路由此表则适用形式转化机率暗示。

例如，通过对培训信息集的统计分析，取得下此表（R暗示帐户真实世界性，H暗示徽章真实世界性）：

横向信息流暗示前提信息类型，横向信息流暗示校验据类型。上此表为真实世界帐户和非真实世界帐户的机率，而下此表为徽章真实世界性对于帐户真实世界性的机率。这两张此表分别为“帐户究竟真实世界”和“徽章究竟真实世界”的前提机率此表。有了这些信息，不但能顺向断定，还能通过正确性不等式进行时逆向断定。例如，前为随机抽取一个的网站，已知其徽章为所谓，求其帐户也为所谓的机率：

也就是说，在仅其实徽章为所谓的前提，有大约35.7%的机率此的网站也为所谓。如果实在读者上述推导有紧迫，便三复习机率论里的前提机率、正确性不等式及全机率此表达式。如果所谓定所有路由此表的前提机率此表，则可以在检视个数不严谨的前提对随意校验据类型进行时统计分析断定。上述法则就是适用了正确性在线。

SNS乡村里不真实世界帐户检测框架里发挥作用四个校验据类型：帐户真实世界性R，徽章真实世界性H，笔记量L，密友量F。其里H，L，F是可以检视到的个数，而我们最关怀的R是无法同样检视的。这个原因就划归为通过H，L，F的检视个数对R进行时机率直觉。直觉步骤可以如下暗示：

适用检视个数范例转化H,L和F，把随机个数赋给R。 计数 P(R|H,L,F)=P(H|R)P(L|R)P(F|R,H) 。其里其所机率个数可以托前提机率此表。

由于上述例子只有一个未知校验据类型，所以不用迭代。愈来愈一般的，适用正确性在线进行时直觉的步骤可如下揭示：

对所有可检视校验据类型路由此表用检视个数范例转化；对必定检视路由此表范例转变成随机个数。 P(y|wi)=αP(y|Parents(y))∏jP(sj|Parents(sj)) 对DAG进行时遍历，对每一个必定检视路由此表y，计数，其里 wi 暗示除 y 以外的其它所有路由此表， α 为正规转化此表征， sj 暗示 y 的第 j 一个大路由此表。 适用第三步计数出的各个y作为未知路由此表的新个数进行时范例转化，重复第二步，直到结果充分正数。 将正数结果作为断定个数。 以上只是正确性在线直觉的线性之一，另外还有其它线性，这里不便详述。 正确性在线的形态、研读培训

形态与培训正确性在线分成请注意两步：

1、确定校验据类型间的代数关联，演转化成DAG。这一步往往只能领域专家完成，而一切都是确立一个好的代数结构设计，往往只能不停迭代和改良才可以，只能加到机器研读取得。

2、培训正确性在线。这一步也就是要完成前提机率此表的形态，如果每个校验据类型的个数都是可以同样检视的，像我们上面的例子，那么这一步的培训是直观的，法则典型简练正确性分类学。但是往往正确性在线的里发挥作用隐匿信息类型路由此表，那么培训法则就是比较复杂，例如适用径向减少法。

冗余的正确性在线结构设计要确保它产生的数列本事的可能但会性最主要，如果用机率认真度量，就是后验机率最主要。当然可以搜索所有可能但会的正向，但是但会是一个NP-Hard原因。一般运用于没用线性，在每一步时沿着标记方向寻觅有限步，没用更易接踵而来角化均值。为预防角化均值，运用于蒙特卡洛法则，用许多校验在正确性在线里放心，看看究竟接踵而来角化均值，但计数量很小。最近，原再行法则是借助于互信息，只保留互信息很小的路由此表的同样连接起来，然后便对简转化的在线进行时严谨的搜索，找到1]冗余的结构设计。

而路由此表中间弧的权重确定可以通过最主要后验预估来取得，适用EM（expectation-maximization process）步骤来克服。

一般的，参数和结构设计的间歇培训的，再行冗余结构设计，便冗余参数，然后便冗余结构设计...直至取得正数或者误差足够小的框架。

参考资料：

吴军 《算术之美》

张洋 《线性杂货铺——分类学线性之正确性在线(Bayesian networks) 》

—THE END—

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