机器学习 —— 概率图模型(推理：决策)

Koller 教授把决策作为一种单独的模块进行讲解，但我认为，决策和推理本质上是一样的，都是在假设已知CPD或者势函数的情况下对模型给出结论。

1、决策==逐利

决策的基本思想很intuitive，并且非常有用。在赌博行为中，最后获得的钱与硬币的正反，赌注的大小有关。硬币的正反显然是随机变量，而赌注的大小却是决策量。显而易见的是，决策的最终目的是使得某个期望最大化。再举一个视觉中的例子，对于双目配准算法而言，左相机对应右相机的像素可以认为是随机变量。但是否将两个像素配在一起却可以认为是一个决策（假设像素一一对应，如果甲配了乙就不能配丙了，希望配准的最终结果是尽可能正确的）。故决策的数学表达为：

其中，P(X|A)表示在给定决策下，随机变量X的概率。U(x,a)表示给定决策下，x发生所获得的收益。简单的决策如图所示：

2、决策的方法

显然从上面的分析可知，我们要做的决策就是使得期望最大化的那个。换一个角度来看，如果每次的决策都是未知的，决策取决于已知信息，决策影响最终结果，如果决策也是随机变量，我们应该把获利最多的那个决策组作为我们所需采取的决策库。换而言之，凡事应有a,b,c三策，不同的策略对应不同的情况。显然，我们所需要采取的策略取决于已知的信息（Action的父节点）。而策略组本身就是一个随机变量。

如图所示，如果变量真实值无法观测，只能通过一个传感器（survey）来进行推测时，决策应该取决于S的值。S的值又和其所有父节点（M）的值相关。MEU表示所选择的策略。

显然，我们需要P(S)deta(F|S)U(F,M)，然后P(S)需要对P(M,S)进行边际获得。故表达式如上。带入数据发现

如果想要上式最大，则deta(F|S)为正。其正值表示倾向于决定.....

故，决策为s0->f0,s1->f1,s2->f1

3、决策函数与人性

决策实际上是非常重要的一个环节，其会影响最终的收益期望。决策的目标是使得收益最大化。但是，人类并不是这样决策的，古语云：千羊在望，不如一羊在手。又云：蚊子肉也有毒死人的时候（比如中国国家队VS皇马，大部分人肯定买皇马赢）。决策函数也是值得研究的。单纯的计算期望可能无法模拟人的行为。

图中实线是人的决策曲线，U表示的是Utility。也就是“人们眼中”决策带来的收益期望，横坐标是实际期望。完全理性的情况下，“满足期望”与实际期望应该是匹配的。但是人在决策的时候如果概率是0.5,人会觉得如果有人出400买自己的彩票就卖了。也就是U = 400与正常情况下p=0.5&线性u是等价的。400~500之间称为保险收益。

典型的决策曲线如图所示：

古语云：

见小利而忘义，干大事而惜命是也。当损失可能性较小时，人们的容忍程度非常高，当收益

较小时，人们可能会保守。实际上，千羊在望与一羊在手也是一个边际问题，穷人往往会选择一羊在手，因为他没有啊。如果我本身有一千头羊，赌赢了我就有两千头，为什么不赌？

所以可以把决策作为边际收益的函数，来构造决策方案。

4、信息的价值

决策的前提是观测，观测往往是有成本的。例如做调研需要资金，做检查需要资金。甚至实时机器人系统如果需要一个准确的定位可能需要停下来，这也是成本。那么在决策前就需要判断决策的必要性，如果决策带来的收益大于决策成本，则决策是划算的。这个多出来的收益称为信息的价值VPI(value of perfect information).

1.VPI永远是大于等于0的。perfect information 表示其不是错误的信息，一定正确的信息肯定会使得收益有所增加。

2.当且仅当决策不变时，VPI为0，比如你提供给我1年的某网站财报，我还是会选择去谷歌。

图中s表示公司状态，f表示公司所获得资助。公司1获得资助期望为0.72，公司2获得资助期望为0.33.

如果对公司2进行观测，当且仅当公司2为s3时，会改变主意，其获得资助期望变为0.9.

那么，信息观测收益就是（0.9-0.72）*0.1 = 0.018

如果此情况，则观测收益为（0.4-0.35）*0.5+（0.9-0.35）*0.1 = 0.08

实际上，信息观测只在两个状态旗鼓相当的情况下收益比较高。悬殊很大的时候，信息观测并没什么意义

概率推理

概率归纳推理 概率就是研究在某种条件下，随机现象出现的规律。概率是一种规律，虽然是它所研究的是某种偶然事件，但偶然又包含着必然。而这种必然是透过若干个偶然表现出来的。也可以说，概率是表示某种随机事件发生的可能性大小的百分比率。我们把每一个可能出现的随机事件，称为“事件”，用A、B、C……表示。把不能再分的事件称为“基本事件”。因此，便可以得到事件A的概率P(A)。 P(A)= 把这种数学统计规律运用在逻辑推理中，可以把它公式化为： 基本事件：S１具有属性P, S2不具有属性P, …… S n具有属性P。 在S类对象中有n个对象被考查； 其中有m个具有属性P。 所以，在S类对象中具有属性P的概率为： 不难得知，这里所考查的，中是S类中的一部分对象（n），而我们把这个考查结果的概率，推广到了整个S类，说S类中具有属性P概率为：。因此，概率是一种不完全的归纳推理，并且它的结论带有一定的或然性。 某种随机事件的概率愈大，表明该事件发生的可能性程度就愈大；反之，其概率愈小，表明该事件发生的可能性程度也就愈小。因此，某一随机事件的概率大小，标志着该事件发生的可能性的大小。运用概率这种逻辑方法（它更是一种数学方法）进行逻辑推理时，首先需要对大量的基本事件进行广泛的考查。考查范围愈广，对象愈多，从中获得的概率本身的正确性就愈大；反之，如果考查范围很窄，对象很少，那么从中获得的概率，未必就是该类事件的概率。因此还可以说，概率是从个别中归纳出一种关于一般的可能性规律。 例题１：根据概率论，抛掷一枚均匀的硬币，其正面朝上和反面朝上的概率几乎相等。我一人打赌，若抛掷硬币下面朝上，我赢；若反面朝上，我输；我抛掷硬币6次，结果都是反面朝上，已经连输6次。因此，我后面的几次抛掷肯定是正面朝上，一定会赢过来。 下面哪一个选项是对“我”的推理的恰当评价?( ) A．有道理，因为上帝是公平的，机会是均等的，他不会总倒霉的

机器学习 —— 概率图模型(推理：决策)

Koller 教授把决策作为一种单独的模块进行讲解，但我认为，决策和推理本质上是一样的，都是在假设已知CPD或者势函数的情况下对模型给出结论。 1、决策==逐利 决策的基本思想很intuitive，并且非常有用。在赌博行为中，最后获得的钱与硬币的正反，赌注的大小有关。硬币的正反显然是随机变量，而赌注的大小却是决策量。显而易见的是，决策的最终目的是使得某个期望最大化。再举一个视觉中的例子，对于双目配准算法而言，左相机对应右相机的像素可以认为是随机变量。但是否将两个像素配在一起却可以认为是一个决策（假设像素一一对应，如果甲配了乙就不能配丙了，希望配准的最终结果是尽可能正确的）。故决策的数学表达为： 其中，P(X|A)表示在给定决策下，随机变量X的概率。U(x,a)表示给定决策下，x发生所获得的收益。简单的决策如图所示：

2、决策的方法 显然从上面的分析可知，我们要做的决策就是使得期望最大化的那个。换一个角度来看，如果每次的决策都是未知的，决策取决于已知信息，决策影响最终结果，如果决策也是随机变量，我们应该把获利最多的那个决策组作为我们所需采取的决策库。换而言之，凡事应有a,b,c三策，不同的策略对应不同的情况。显然，我们所需要采取的策略取决于已知的信息（Action的父节点）。而策略组本身就是一个随机变量。 如图所示，如果变量真实值无法观测，只能通过一个传感器（survey）来进行推测时，决策应该取决于S的值。S的值又和其所有父节点（M）的值相关。MEU表示所选择的策略。

显然，我们需要P(S)deta(F|S)U(F,M)，然后P(S)需要对P(M,S)进行边际获得。故表达式如上。带入数据发现

概率图模型研究进展综述

软件学报ISSN 1000-9825, CODEN RUXUEW E-mail: jos@https://www.wendangku.net/doc/0b7585032.html, Journal of Software,2013,24(11):2476?2497 [doi: 10.3724/SP.J.1001.2013.04486] https://www.wendangku.net/doc/0b7585032.html, +86-10-62562563 ?中国科学院软件研究所版权所有. Tel/Fax: ? 概率图模型研究进展综述 张宏毅1,2, 王立威1,2, 陈瑜希1,2 1(机器感知与智能教育部重点实验室(北京大学),北京 100871) 2(北京大学信息科学技术学院智能科学系,北京 100871) 通讯作者: 张宏毅, E-mail: hongyi.zhang.pku@https://www.wendangku.net/doc/0b7585032.html, 摘要: 概率图模型作为一类有力的工具,能够简洁地表示复杂的概率分布,有效地(近似)计算边缘分布和条件分 布,方便地学习概率模型中的参数和超参数.因此,它作为一种处理不确定性的形式化方法,被广泛应用于需要进行 自动的概率推理的场合,例如计算机视觉、自然语言处理.回顾了有关概率图模型的表示、推理和学习的基本概念 和主要结果,并详细介绍了这些方法在两种重要的概率模型中的应用.还回顾了在加速经典近似推理算法方面的新 进展.最后讨论了相关方向的研究前景. 关键词: 概率图模型;概率推理;机器学习 中图法分类号: TP181文献标识码: A 中文引用格式: 张宏毅,王立威,陈瑜希.概率图模型研究进展综述.软件学报,2013,24(11):2476?2497.https://www.wendangku.net/doc/0b7585032.html,/ 1000-9825/4486.htm 英文引用格式: Zhang HY, Wang LW, Chen YX. Research progress of probabilistic graphical models: A survey. Ruan Jian Xue Bao/Journal of Software, 2013,24(11):2476?2497 (in Chinese).https://www.wendangku.net/doc/0b7585032.html,/1000-9825/4486.htm Research Progress of Probabilistic Graphical Models: A Survey ZHANG Hong-Yi1,2, WANG Li-Wei1,2, CHEN Yu-Xi1,2 1(Key Laboratory of Machine Perception (Peking University), Ministry of Education, Beijing 100871, China) 2(Department of Machine Intelligence, School of Electronics Engineering and Computer Science, Peking University, Beijing 100871, China) Corresponding author: ZHANG Hong-Yi, E-mail: hongyi.zhang.pku@https://www.wendangku.net/doc/0b7585032.html, Abstract: Probabilistic graphical models are powerful tools for compactly representing complex probability distributions, efficiently computing (approximate) marginal and conditional distributions, and conveniently learning parameters and hyperparameters in probabilistic models. As a result, they have been widely used in applications that require some sort of automated probabilistic reasoning, such as computer vision and natural language processing, as a formal approach to deal with uncertainty. This paper surveys the basic concepts and key results of representation, inference and learning in probabilistic graphical models, and demonstrates their uses in two important probabilistic models. It also reviews some recent advances in speeding up classic approximate inference algorithms, followed by a discussion of promising research directions. Key words: probabilistic graphical model; probabilistic reasoning; machine learning 我们工作和生活中的许多问题都需要通过推理来解决.通过推理,我们综合已有的信息,对我们感兴趣的未 知量做出估计,或者决定采取某种行动.例如,程序员通过观察程序在测试中的输出判断程序是否有错误以及需 要进一步调试的代码位置,医生通过患者的自我报告、患者体征、医学检测结果和流行病爆发的状态判断患者 可能罹患的疾病.一直以来,计算机科学都在努力将推理自动化,例如,编写能够自动对程序进行测试并且诊断 ?基金项目: 国家自然科学基金(61222307, 61075003) 收稿时间:2013-07-17; 修改时间: 2013-08-02; 定稿时间: 2013-08-27

新资本协议中违约概率模型的研究及应用

新资本协议中违约概率模型的研究与应用 Research and Application of PD Model in New Basel Capi tal Accord 武剑王健内容摘要：巴塞尔新资本协议实施在即，新资本协议与往常版本的重大突破在于它倡导使用内部评级法（IRB）以加强风险监管的敏感性。而客户违约概率（PD）的准确计算正是内部评级法的核心内容。本文就详尽介绍了违约概率的概念、定义，计算违约概率的进展过程；并重点研究分析了一些较为成熟的违约概率计算模型和数学统计方法，并结合建行违约概率计算的应用提出一

些经验之谈，同时对国内商业银行客户违约概率研究的进展提出了建设性的意见。 关键词：内部评级法违约概率违约数据 背景 巴塞尔新资本协议立即于2003年底正式公布，并拟于200 6年在各成员国实施。新资本协议首次提出了涵盖“三大支柱”（资本充足率、市场监管和市场纪律）的监管框架，进一步充实了金融风险监管的内容和方式，这将对业以后进展产生重大和深远的阻碍。新资本协议的核心内容是内部评级法（IRB法），同意治理水平高的银行采纳IRB法计算资本充足率，从而将资本充足率与银行信用风险的大小紧密结合起来。能够讲，满足资本监管的IRB法代表了巴塞尔委员会认可的并希望商业银行，特不是大银行今后广泛采纳的内部评级体系。IRB法代表了信用风险治理技术进展的大方向。在新协议的推动下，许多国家的银行都在积极开发IRB法，力争在2006年达标。银监会也差不多明确指出，各家商业银行应该尽早着手收集内部评级体系所需的各项必要信息，为今后采纳定量分析方法监测、治理信用风险做好基础性工作。在一段时刻之后，如银行条件具备，银监会将考虑使用

人类认知的阿喀琉斯之踵——概率推理

《人类认知的阿喀琉斯之踵——概率推理》 问:男人比女人高，对吗? 答:“对。” 问:所有男人都比所有女人高，对吗? 答:“错。” 完全正确。信不信由你，在这一章里，我们还将花一些篇幅来讨论你已经知道的一些问题，这可以从你刚才回答上面两个问题时看出，你已经知晓了一些答案，但是，先别因此就跳过这一章。因为接下来在我们对一些看似非常简单的原则所作的解释之中，会有惊喜等着你。 你为第一个问题给出了肯定的答案，这是因为你没有把“男人比女人高”这句话理解成第二个句子所说的“所有的男人都比所有的女人高”。你把第一句问话正确地理解为“男人有比女人高的趋势”的意思，因为每一个人都知道，不是所有的男人都比所有的女人高。你理解到那句间话反映了一个概率趋势，而不是一个在任何情境中都适用的事实。我们所说的概率趋势是指有较大的可能性，但并非在所有情况下都必然如此。也就是说，性别和身高的关系要用可能性和概率的词汇来描述，而不是用必然性的字眼。在自然界中很多关系的本质也是概率性的，例如:接近赤道的地区比较热;每家的孩子数目不超过8个;地球上大部分地区昆虫的数量比人类多。这些都是统计学可证明的趋势，但是它们当中的每一句话都不是绝对的，仍然可能会有例外。因为它们是概率的趋势和规律，而不是在所有情况下都成立的关系。 事实上，心理科学所揭示的所有事实和关系都是用概率来表述的。这一点也并非心理学所独有。在其他学科里，很多定律和关系也是用概率而非必然性来表述的。例如，人口遗传学的所有子学科都基于概率关系;物理学家告诉我们，原子中电子负荷的分布也是通过概率函数来描述的。 确实，心理学所揭示的大部分概率趋势都比较弱。在心理学中，各种行为关系都是以概率形式加以描述的，然而这一事实并没有使得它与其他科学之间产生天壤之别。正如雅各布·布朗诺斯基(Jacob Bronowski)所言(1978a)，许多人还是无法接受这样一个事实，那就是随着科学不断地开拓出新的研究领域，越来越多的科学定律都将采用概率形式加以描述:

概率图模型中的推断

概率图模型中的推断 王泉 中国科学院大学网络空间安全学院 2016年11月

?推断问题回顾 ?精确推断：信念传播 –信念传播算法回顾 –信念传播在HMM中的应用?近似推断：吉布斯采样–吉布斯采样算法回顾 –吉布斯采样在LDA中的应用

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?已知联合概率分布 P x 1,?,x n ，估计 –x Q 问题变量；x E 证据变量；x Q ∪x E =x 1,?,x n P R =1 P R =0 0 P R =1G =1= ? P B =0.001 P E =0.002 P A B ,E =0.95 P A B ,?E =0.94 P A ?B ,E =0.29 P A ?B ,?E =0.001 P J A =0.9 P J ?A =0.05 P M A =0.7 P M ?A =0.01 P B =1E =0,J =1=? P x Q x E =x Q ,x E x E

?已知联合概率分布 P x 1,?,x n ，估计 –x Q 问题变量；x E 证据变量；x Q ∪x E =x 1,?,x n P x Q x E =x Q ,x E x E 观测图片 y i 原始图片 x i y ?=argmax P y x 朴素贝叶斯 x ?=argmax P x y 图像去噪

?精确推断：计算P x Q x E的精确值 –变量消去 (variable elimination) –信念传播 (belief propagation) –计算复杂度随着极大团规模的增长呈指数增长，适用范围有限?近似推断：在较低的时间复杂度下获得原问题的近似解–前向采样 (forward sampling) –吉布斯采样 (Gibbs sampling) –通过采样一组服从特定分布的样本，来近似原始分布，适用范围更广，可操作性更强

读懂概率图模型：你需要从基本概念和参数估计开始

读懂概率图模型：你需要从基本概念和参数估计开始 选自statsbot作者：Prasoon Goyal机器之心编译参与：Panda 概率图模型是人工智能领域内一大主要研究方向。近日，Statsbot 团队邀请数据科学家Prasoon Goyal 在其博客上分两部分发表了一篇有关概率图模型的基础性介绍文章。文章从基础的概念开始谈起，并加入了基础的应用示例来帮助初学者理解概率图模型的实用价值。机器之心对该文章进行了编译介绍。 第一部分：基本术语和问题设定 机器学习领域内很多常见问题都涉及到对彼此相互独立的 孤立数据点进行分类。比如：预测给定图像中是否包含汽车或狗，或预测图像中的手写字符是0 到9 中的哪一个。 事实证明，很多问题都不在上述范围内。比如说，给定一个句子「I like machine learning」，然后标注每个词的词性（名词、代词、动词、形容词等）。正如这个简单例子所表现出的那样：我们不能通过单独处理每个词来解决这个任务——「learning」根据上下文的情况既可以是名词，也可以是动词。这个任务对很多关于文本的更为复杂的任务非常重要，比如从一种语言到另一种语言的翻译、文本转语音等。 使用标准的分类模型来处理这些问题并没有什么显而易见

的方法。概率图模型（PGM/probabilistic graphical model）是一种用于学习这些带有依赖（dependency）的模型的强大框架。这篇文章是Statsbot 团队邀请数据科学家Prasoon Goyal 为这一框架编写的一份教程。 在探讨如何将概率图模型用于机器学习问题之前，我们需要先理解PGM 框架。概率图模型（或简称图模型）在形式上是由图结构组成的。图的每个节点（node）都关联了一个随机变量，而图的边（edge）则被用于编码这些随机变量之间的关系。 根据图是有向的还是无向的，我们可以将图的模式分为两大类——贝叶斯网络（?Bayesian network）和马尔可夫网络（Markov networks）。 贝叶斯网络：有向图模型 贝叶斯网络的一个典型案例是所谓的「学生网络（student network）」，它看起来像是这样： 这个图描述了某个学生注册某个大学课程的设定。该图中有5 个随机变量：课程的难度（Difficulty）：可取两个值，0 表示低难度，1 表示高难度 学生的智力水平（Intelligence）：可取两个值，0 表示不聪明，1 表示聪明 学生的评级（Grade）：可取三个值，1 表示差，2 表示中，3 表示优

概率图模型介绍与计算

概率图模型介绍与计算 01 简单介绍 概率图模型是图论和概率论结合的产物，它的开创者是鼎鼎大名的Judea Pearl,我十分喜欢概率图模型这个工具，它是一个很有力的多变量而且变量关系可视化的建模工具，主要包括两个大方向：无向图模型和有向图模型。无向图模型又称马氏网络，它的应用很多，有典型的基于马尔科夫随机场的图像处理，图像分割，立体匹配等，也有和机器学习结合求取模型参数的结构化学习方法。严格的说他们都是在求后验概率:p(y|x)，即给定数据判定每种标签y的概率，最后选取最大的后验概率最大的标签作为预测结果。这个过程也称概率推理(probabilistic inference）。而有向图的应用也很广，有向图又称贝叶斯网络(bayes networks),说到贝叶斯就足以可以预见这个模型的应用范围咯，比如医疗诊断，绝大多数的机器学习等。但是它也有一些争议的地方，说到这就回到贝叶斯派和频率派几百年的争议这个大话题上去了，因为贝叶斯派假设了一些先验概率，而频率派认为这个先验有点主观，频率派认为模型的参数是客观存在的，假设先验分布就有点武断，用贝叶斯模型预测的结果就有点“水分”，不适用于比较严格的领域，比如精密制造，法律行业等。好吧，如果不遵循贝叶斯观点，前面讲的所有机器学习模型都可以dismiss咯，我们就通过大量数据统计先验来弥补这点“缺陷”吧。无向图和有向图的例子如（图一）所示： 图一(a)无向图（隐马尔科夫）(b)有向图 概率图模型吸取了图论和概率二者的长处，图论在许多计算领域中扮演着重要角色，比如组合优化，统计物理，经济等。图的每个节点都可看成一个变量，每个变量有N个状态（取值范围），节点之间的边表示变量之间的关系，它除了

[行测]逻辑判断之可能性推理解题技巧

为什么国家公务员录用考试行政职业能力测验设有判断推理题型?判断思维能力是人的思维能力的核心部分，其涵义是指人们根据一定的先知条件，通过自己拥有的知识、思维进行判定、推断，对事物得出自己的结论的能力。通过对一个人的判断推理能力的判定，能够反映出他对事物的本质及事物之间联系的认知能力的高低。而国家公务员所从事的行政管理工作的对象、内容都是非常复杂的，且工作的结果具有一定的不确定性，因此，作为国家公务员，其判断推理能力必须达到一定的水平，才能为完成日常工作打下良好的基础。正是基于这种原因，国家公务员的录用才将判断推理作为一种基本的测试题型列入行政职业能力测验。 20XX年国家公务员考试大纲明确指出：判断推理主要测查报考者对各种事物关系的分析推理能力，涉及对图形、语词概念、事物关系和文字材料的理解、比较、组合、演绎和归纳等。常见的题型有：图形推理、定义判断、类比推理、逻辑判断等。 逻辑判断主要测查的是报考者对事物关系和文字材料的理解、演绎和归纳的能力，其中理解是基础，演绎和归纳是重点，需要报考者有清晰的思维。 根据逻辑判断的题目要求，解题时需要遵循以下两个原则：①假设正确，即题目所说的话无论是否和实际相符，都假设是正确的、不容置疑的;②不需附加任何说明即可推出，这就提醒考生在解题时不要主观臆断，附加自己的想法，而应以题干内容为准。 从历年考试真题以及大纲中所给的例题可以看出，20XX年逻辑判断部分的考查内容将仍然以可能性推理为主，一般会出现六大题型(即

削弱型、加强型、前提型、结论型、评价型和解释型)中的3-4种，但重点依然会是削弱型题目，这类题目是批判性思维在考试中的典型应用。此外，也会适当考查必然性推理题目，主要涉及复言命题推理和分析推理类题目，这类题目可以更好地考查报考者是否具有清晰的逻辑思维。 针对逻辑判断部分的考试特点，我们在备考时要重点把握可能性推理的六大题型(削弱型、加强型、前提型、结论型、评价型和解释型)及各自的解题方法，特别是前提型题目，在20XX年国考中共考察了5道，前提型可以归为支持型题目中。做削弱型、加强型题目首先要对题干论证结构进行分析，通过其中的关键词来分清论点、论据以及题干的论证方式，还要准确辨别选项间的削弱或加强程度。而必然性推理部分虽然所占比重较小，却是解题的基础，考生要在掌握相关的基础知识的前提下，选取快速有效的解题方法进行解答。方法有三： (1)熟记规则。答题时应考者应熟记前提与结论之间有着必然的联系，结果决不能超出前提所规定的范围。因此，在解答此种试题时，必须紧扣题干部分陈述的内容，正确答案应与所给出的陈述相符。 (2)查找中心句，简化题干，找出题干内部联系。现在公务员考试逻辑判断部分的题干越来越长，不仅考查了判断推理能力，还考查了阅读能力。因此，我们首先要把题干简化，找到中心句。例如，20XX年真题，“近来，网上出现了一则有关”公务员绿色出行“的报道，即A市教育局通过添置公务自行车，是的较近距离的公务活动不再派汽车，从而大幅度降低了公务汽车使用率，B是环保局负责人看了这则报道，认为引进公务自行车能缩减财政开支，于是决定也采取这种做法。以下哪项

运筹学答案_第_11_章__图与网络模型

第11章图与网络模型 习题1 配送的最短距离。用解：这是一个最短路问题，要求我们求出从v1到v 7 Dijkstra算法求解可得到这问题的解为27。我们也可以用此书附带的管理运筹学软件进行计算而得出最终结果为： 从节点1到节点7的最短路 ************************* 起点终点距离 ------------ 124 2312 356 575 此问题的解为:27 → 12357 习题2 解：这是一个最短路的问题，用Dijkstra算法求解可得到这问题的解为4.8，即在4年内购买、更换及运行维修最小的总费用为：4.8万元。 最优更新策略为：第一年末不更新 第二年末更新 第三年末不更新 第四年末处理机器 我们也可以用此书附带的管理运筹学软件进行求解，结果也可以得出此问题的解为4.8。 习题3 解：此题是一个求解最小生成树的问题，根据题意可知它要求出连接v1到v8的最小生成树。解此题可以得出结果为18。也可以使用管理运筹学软件，得出如下结果： 此问题的最小生成树如下： ************************* 起点终点距离 ------------ 132 342 124 252 573

习题4 782 763此问题的解为:18 解：此题是一个求解最大流的问题，根据题意可知它要求出连接v1到 v6 的最 大流量。解此题可以得出最大流量为 出结果为： 22。使用管理运筹学软件，我们也可以得v1从节点1到节点6的最大流 ************************* 起点终点距离 ------------ 126 146 1310 240 256 345 365 455 466 5611 此问题的解为:22 即从v1到v6的最大流量为：22 习题5 解：此题是一个求解最小费用最大流的问题，根据题意可知它要求出连接v1到v6的最小费用最大流量。解此问题可以得出最大流为5，最小费用为39。使用管理运筹学软件，我们也可以得出结果如下： 从节点1到节点6的最大流 ************************* 起点终点流量费用 ---------------- 1213 1341 2424 3211 3533 4624

各种概率分布及应用场合(建模对象)

1、高斯分布 高斯分布是最常见的分布，我现在觉得高斯分布中最难的就是，如何说服别人，你假设某个分布是高斯，是有依据的，而不是一个所谓的“经验假设”。 高斯分布的概率密度函数为： 各种各样的心理学测试分数、各种各样的无力现象、测量误差等都被发现近似地服从正态分布。尽管这些现象的根本原因经常是未知的，但是理论上可以证明如果把许多小作用加起来看做一个变量，那么这个变量服从正态分布。 由正态分布还可以到处一些常见的分布： 2、伯努利分布（又称：两点分布，0-1分布） 均值为p，方差为p(1-p). 这是为纪念瑞士科学家伯努利而命名的，猜测应该与伯努利本人没有太大关系吧，哈哈。 3、二项分布

进行独立的n次伯努利实验得到。均值为np，方差为np(1-p)。 与高斯分布的关系：当n足够大时，且p不接近于0或1，则二项分布近似为高斯分布，且n越大越近似。 4、多项分布 与二项分布对应，每次独立事件会出现3个及3个以上可能值。 二项分布和多项分布的概率值都可以经过计算多项式（x1+x2）^n 和多项式 (x1+x2+...+xm)^n的通项得到，对于二项分布，此时的x1=p，x2=1-p。 5、泊松分布 参考资料： https://www.wendangku.net/doc/0b7585032.html,/wiki/%E6%B3%8A%E6%9D%BE%E5%88%86%E5%B8%83 泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数的概率分布。如某一服务设施在一定时间内受到的服务请求的次数，电话交换机接到呼叫的次数、汽车站台的候客人数、机器出现的故障数、自然灾害发生的次数、DNA序列的变异数、放射性原子核的衰变数等等。 概率质量函数为：（区分概率质量函数和概率密度函数，概率质量函数-离散，是概率值；概率密度-连续，不是概率值）

新课标全国III卷理科数学2016-2020年高考分析推理证明、概率、统计小题

新课标全国III卷理科数学2016-2020年高考分析推理证明、概率、统计小题 一、推理证明小题：4年0考，但是全国2卷考了，但也不是常规的数学考法，倒是很像一道公务员考试的逻辑推理题，但这是个信号．2003年全国高考曾经出过一道把直角三角形的勾股定理类比到四面体的小题，这个题已经是教材的一个例题；上海市是最喜欢考类比推理的，上海市2000年的那道经典的等差数列与等比数列性质的类比题也早已进入教材习题．这类题目不会考察“理论概念”问题，估计是交汇其他题目命题，难度应该不大．适当出一道“类比推理”的小题是值得期待的．

二、概率小题： 5年2考,难度较小.下面列上了全国2的部分考题。前几年其它省份高考及各地模拟较多出现几何概型与线性规划交汇式命题，这个问题教材上也有．是不是全国卷也该考一下二维的几何概型

了？ (1)B p <-选

（10）从区间 随机抽取2n 个数,，…，，，，…，，构成n 个数对 ，，…，，其中两数的平方和小于1的数对共有m 个，则用随机模拟的方法得到的圆周率的近似 值为 （A ） （B ） （C ） （D ） 解析：由题意得：()()12i i x y i n =???，，，，在如图所示 方格中，而平方和小于1的点均在 如图所示的阴影中

由几何概型概率计算公式知π 4 1 m n = ，∴ 4 π m n = ， 故选C． 5. 某地区空气质量监测资料表明，一天的空气质

三、统计小题： 5年4考．其实统计考个小题比较好的，各地高考及模拟高考小题居多．因为这个考点内容实在太多：频率分布表、直方图、抽样方法、样本平均数、方差、标准差、散点图、线性回归、回归分析、独立性检验、二项分布、正态分布等．

逻辑判断可能性推理题怎么答

逻辑判断可能性推理题怎么答 在公务员考试中，可能性推理一直逻辑判断中的重要题型之一，在大多数省考中占有足够分量的位置。那么对于准备进入公务员队伍的小伙伴们，如何更好更准确地思考可能性推理题目呢?下面教育专家举例说明： 素数是指只含有两个因子的自然数(即只能被自身和1整除)。孪生素数，是指两个相差为2的素数。比如，3和5，17和19等。所谓的孪生素数猜想，是由希腊数学家欧几里得提出的，意思是存在着无穷对孪生素数。该论题一直未得到证明。近期，美国一位华人讲师的最新研究表明，虽然还无法证明存在多个之差为2的素数对，但存在无穷多个之差小于7000万的素数对。有关方面认为，如果这个结果成立，那么将是数论发展的一项重大突破。 以下哪项如果为真，最能支持有关方面的观点? A.7000万这个数字很大，离孪生素数猜想给出的2还有很大距离 B.这是第一次有人正式证明存在无穷多组间距小于定值的素数对 C.关于孪生素数猜想的证明需要一个漫长的、逐步推进的过程 D.这位华人讲师长期从事数学领域的相关教学和科研工作 解析：这道题目对部分天生讨厌数学的学生来说，拿过来乍一看就感到头疼。但是请不要忘记，这是在逻辑判断处考的可能性推理支持型题目。所以我们不需要去数学领域有多么深刻的了解，同样可以迅速思考，锁定答案。 1.判断结论和论据 可能性推理题目大概是逻辑判断当中的言语理解题，你需要准确把握材料所讲述的结论和论据，才能理解题目涵义，进而对结论进行加强或者削弱。本题结论很显然在题目问法中——有关方面的观点，即此发现是数论发展的一项重大突破。而题目论据就是这个发现——存在无穷多个之差小于7000万的素数对。如果同学们能分析题干到这，基本上就足够解决题目了。 2.理解+技巧：判断选项是否能加强或者削弱结论 对于这4个选项，我们可以来看看如何理解或者用技巧判断是否能对题干观点支持。教育专家提醒大家注意一点，无论选项说得多么让你心仪，一定要与我们上面做题进行的第一步，所判断的结论和论据进行对比，越与结论及论据相关的选项，在内容表达含义正确的基础上，越可能是正确选项。这里注意，对于削弱型题目，否定结论比否定论据削弱效果更理想。 首先A选项，表明7000万这个数字大，和2差距大。这一选项可以理解为论据这个发现，与孪生素数对的定义相差太远。那么这里理解的结果就是这个发现并不是很有用处。所以对于结论是削弱效果。

概率论中几种概率模型方法总结

概率论中几种概率模型方法总结 绪论：概率论中几种常用的概率模型是古典概型、几何概型、贝努里概型.本文对概率论中几种概率模型方法进行了总结。 1 古典概型 古典概型及其概率是概率论的基础知识,它既是进一步学习概率的基础,下面就一些典型事件的分析来说明古典概型的概率计算方法。古典概型的概率计算可以分为三个步骤:确定所研究的对象为古典概型;计算样本点数;利用公式计算概率。即如果随机试验只有有限个可能结果,而且每一个可能结果出现的可能性相同,那么这样的随机试验就是古典概型问题。若设Ω是一个古典概型样本空间, 则对任意事件A 有: A m P ( A ) ==Q n 中的样本点数中的样本点数。在计算m 和n 时,经常使用排列与组合计算公式。在确定一个试验的每个基本事件发生的可能性相同时,经常根据问题本身所具有的某种“对称性”,即利用人们长期积累的关于“对称性”的实际经验,认为某些基本事件发生的可能性没有理由偏大或偏小。关于古典概型的数学模型如下: 1.1 袋中取球问题 1.1.1 随机地同时从袋中取若干球问题 随机地同时从袋中取若干球问题是古典概型中的一类最基本问题,其特点是所考虑的事件中只涉及球的结构而不涉及取球的先后顺序,计算样本点数时只需考虑组合数即可。概率中的很多问题常常可以归结为此类问题来解决。 事件1 一袋中有m + n 个球,其中m 个黑球, n 个白球,现随机地从袋中取出k 个球( k ≤m + n) ,求其中恰好有l 个白球( l ≤n)的概率。 分析:随机地从袋中取出k 个球有k m+n C 种可能的结果,其中“恰好有l 个白球”这 一事件包含了l k-l n m C C 种结果,因此所求概率为l k - l n m k m + n C C P =C 这个结论可以作为一个公式来应用。用它可以解决一些类似的问题。 1.1.2 随机地从袋中不放回地取球若干次 随机地从袋中不放回地取球若干次就是指随机地从袋中每次只取一个球,取后不再放回袋中,连续进行若干次。这样的取球过程实际上是按顺序取的,所考虑的事件也会涉及到取球的顺序,所以要用排列数计算样本点数。 事件2 一袋中装有m + n 个球,其中m 个黑球, n 个白球,现随机地从中每次取出一

机器学习 —— 概率图模型(推理：团树算法)

在之前的消息传递算法中，谈到了聚类图模型的一些性质。其中就有消息不能形成闭环，否则会导致“假消息传到最后我自己都信了”。为了解决这种问题，引入了一种称为团树（clique tree)的数据结构，树模型没有图模型中的环，所以此模型要比图模型更健壮，更容易收敛。 1.团树模型 链模型是一种最简单的树模型，其结构如下图所示，假设信息从最左端传入则有以下式子。 假设要对变量CD 进行推断，则应该求Belief(3) = deta 2->3 *deta 4->3 * phi(3). 从这里可以看出，团树算法是一种精确推断算法。它和变量消除算法在理论推导上是等价的。 上面的例子只是一种非常简单的团树，团树的本质还是聚类图，只不过是一种特殊的聚类图。对于更一般的概率图，也可以生成团树图。

其中，每个cluster都是变量消除诱导图中的一个最小map。 2.团树模型的计算 从上面分析可知，团树模型本质上和变量消除算法还有说不清道不明的关系（团树模型也是精确推理模型）。但是这个算法的优势在于，它可以利用消息传递机制达到收敛。之前提过，聚类图模型中的收敛指的是消息不变。除此之外，聚类图的本质是一种数据结构，它可以储存很多中间计算结果。如果我们有很多变量ABCDEF，那么我们想知道P(A)，则需要执行一次变量消除。如果要计算P(B)又要执行一次变量消除。如果中途得到了某个变量的观测，又会对算法全局产生影响。但是使用团树模型可以巧妙的避免这些问题。 首先，一旦模型迭代收敛之后。所有的消息都是不变的，每个消息都是可以被读取的。 每个团的belief，实际上就是未归一划的联合概率，要算单个变量的概率，只需要把其他的变量边际掉就行。这样一来，只需要一次迭代收敛，每个变量的概率都是可算的。并且算起来方便。 其次，如果对模型引入先验知识比如A = a 时，我们需要对D 的概率进行估计。按照变量消除的思路又要从头来一次。但是如果使用团树结构则不用，因为A的取值只影

一个概率模型的拓展和应用

一个概率模型的拓展和应用 陈锁华 同时抛掷3枚相同的硬币，计算正面都朝上的概率，这是常见的一种游戏。本文研究将相同的n 枚硬币同时抛出，如何计算n 枚硬币同是正面朝上的概率及其推广和应用。 概率模型： 将1枚硬币抛出，正面朝上的概率是21，即12 1。用树状图验证如图1。 将相同的2枚硬币同时抛出，2枚硬币同是正面朝上的概率是41，即22 1。用树状图验证如图2。 将相同的3枚硬币同时抛出，3枚硬币同是正面朝上的概率是81，即32 1。用树状图验证如图3。 将相同的4枚硬币同时抛出，4枚硬币同是正面朝上的概率是 161，即421（验证略）。 图1 图2 图3 由此可以推断，将相同的n 枚硬币同时抛出，n 枚硬币同是正面朝上的概率是n 2 1。 特别提起注意，在这个问题中，“将n 枚硬币同时抛出”，“将1枚硬币连续抛出n 次”，“将n 枚硬币一枚一枚连续抛出”，在这三种不同的操作情形下出现的结果概率是相同的，用树状图可以验证。 拓展延伸：如果将硬币换成一个正方体的骰子，骰子的六个面上分别标有1，2，3，4，5，6六个数字，那么将完全相同的n （2 n ）枚骰子同时抛出，n 枚骰子同时出现朝上一面是数字1的概率又是多少呢？ 还是从最简单的实验开始。将完全相同的2枚骰子同时抛出，2枚骰子朝上的一面同是数字1

的概率是26 1361=。将完全相同的3枚骰子同时抛出，3枚骰子朝上的一面同是数字1的概率是3612161=。将完全相同的4枚骰子同时抛出，4枚骰子朝上的一面同是数字1的概率是46112961=。由此可以推断，将完全相同的)2(≥n n 枚骰子同时抛出，n 枚骰子朝上的一面同是数字1的概率应该是n 61。 结论应用：我们以2005年中考试题为例说明这个模型的应用。 例1. （徐州市）交通信号灯俗称红绿灯，至今已有一百多年的历史了。“红灯停，绿灯行”，这是我们必须遵守的交通规则。小刚每天骑自行车上学都要经过3个安装有红灯和绿灯的路口，假如每个路口红灯和绿灯亮的时间相同，那么，小刚从家随时出发去学校，他至少遇到1次红灯的概率是多少？不遇红灯的概率是多少？（请用树状图分析） 分析：可以将上述问题看成是抛硬币概率模型的应用。不遇红灯的概率相当于同时抛出3枚硬币时，3个反面都朝上的概率，即 81。因此至少遇到1次红灯的概率是87。（解答略） 例2. （常州市）某中学七年级有6个班，要从中选出2个班代表学校参加某项活动。七（1）班必须参加，另外再从七（2）班至七（6）班选出1个班。七（4）班有同学建议用如下方法：从装有编号为1，2，3的3个白球的A 袋中摸出1个球，再从装有编号为1，2，3的3个红球的B 袋中摸出1个球（两袋中球的大小、形状与质量完全一样），摸出的两个球上数字和是几，就选几班。你认为这种方法公平吗？说明理由。 分析：A 袋中有3个球，每个球出现的可能性相同；B 袋中也有3个球，每个球出现的可能性也相同。由上面的概率模型可得所有可能的情况共有932=种，其中两数和为2，3，4，5，6的情况出现的次数分别为1，2，3，2，1。因此七（2）至七（6）班依次被选中的概率为9192319291，，，，。因此这种方法不公平。（解答略）

(完整版)推理证明与概率统计小题

一.推理证明小题 （一）命题特点和预测：分析近7年的全国卷1的高考题，7考2，与数列等知识结合考查归纳推理、类比推理合情推理方法，难度有基础题，如14年14题，有压轴题，如17年12题，2018年仍可能考查合情推理与演绎推理知识，若单考合情推理，难度不大，若与其他知识结合，可能为中档题. （二）历年试题比较： 年份 题目 答案 2017年 （12）几位大学生响应国家的创业号召，开发了一款应用软件.为激发大家学习数学的 兴趣，他们推出了“解数学题获取软件激活码”的活动.这款软件的激活码为下面数学问题的答案：已知数列1，1，2，1，2，4，1，2，4，8，1，2， 4，8，16，…，其中第一项是20 ，接下来的两项是20 ，21 ，再接下来的三项是20 ，21 ，22 ，依此类推.求满足如下条件的最小整数N ：N >100且该数列的前N 项和为2的整数幂.那么该款软件的激活码是 A ．440 B ．330 C ．220 D ．110 A 2014年 （14）甲、乙、丙三位同学被问到是否去过A ，B ，C 三个城市时， 甲说：我去过的城市比乙多，但没去过B 城市； 乙说：我没去过C 城市； 丙说：我们三人去过同一个城市. 由此可判断乙去过的城市为 . 【解析与点睛】 （2017年）【解析】由题意得，数列如下： 11,1,2,1,2,4,1,2,4,,2k -L L L 则该数列的前(1) 122 k k k ++++= L 项和为 1(1)1(12)(122)222k k k k S k ++??=+++++++=-- ??? L L

（2014年）【解析】∵丙说：三人同去过同一个城市，甲说没去过B城市，乙说：我没去过C城市 ∴三人同去过同一个城市应为Ａ，∴乙至少去过Ａ，若乙再去城市B，甲去过的城市至多两个，不可能比乙多，∴可判断乙去过的城市为Ａ. （三）命题专家押题 题号试题 1. 甲、乙、丙三人各买了一辆不同品牌的新汽车，汽车的品牌为奇瑞、传祺、吉利.甲、乙、丙让丁 猜他们三人各买的什么品牌的车，丁说：“甲买的是奇瑞，乙买的不是奇瑞，丙买的不是吉利.” 若丁的猜测只对了一个，则甲、乙所买汽车的品牌分别是（） A. 吉利，奇瑞 B. 吉利，传祺 C. 奇瑞，吉利 D. 奇瑞，传祺 2. 中国有个名句“运筹帷幄之中，决胜千里之外.”其中的“筹”取意是指《孙子算经》中记载的算 筹.古代是用算筹来进行计算.算筹是将几寸长的小竹棍摆在下面上进行运算.算筹的摆放形式有纵横两种形式（如下图所示).表示一个多位数时，像阿拉伯计数一样，把各个数位的数码从左到右排列.但各位数码的筹式要纵横相间，个位，百位，万位数用纵式表示，十位，千位，十万位数用横式表示.以此类推.例如3266用箅筇表示就是，则8771用算筹可表示为（） 中国古代的算筹数码 A. B. C. D. 3 魔术师用来表演的六枚硬币中，有 5 枚是真币， 1 枚是魔术币，它们外形完 全相同，但是魔术币与真币的重量不同，现已知和共重 10 克，共重 11 克，共重 16 克，则可推断魔术币为( ) A. B. C. D. 4 天干地支纪年法源于中国，中国自古便有十天干与十二地支．十天干即甲、乙、丙、丁、戊、己、 庚、辛、壬、癸；十二地支即子、丑、寅、卯、辰、巳、午、未、申、酉、戌、亥．天干地支纪年法是按顺序以一个天干和一个地支相配，排列起来，天干在前，地支在后，天干由“甲”起，

概率图模型

概率图模型 过去的一段时间里，忙于考试、忙于完成实验室要求的任务、更忙于过年，很长时间没有以一种良好的心态来回忆、总结自己所学的东西了。这几天总在想，我应该怎么做。后来我才明白，应该想想我现在该做什么，所以我开始写这篇博客了。这将是对概率图模型的一个很基础的总结，主要参考了《PATTERN RECOGNITION and MACHINE LEARNING》。看这部分内容主要是因为LDPC码中涉及到了相关的知识。概率图模型本身是值得深究的，但我了解得不多，本文就纯当是介绍了，如有错误或不当之处还请多多指教。 0. 这是什么？ 很多事情是具有不确定性的。人们往往希望从不确定的东西里尽可能多的得到确定的知识、信息。为了达到这一目的，人们创建了概率理论来描述事物的不确定性。在这一基础上，人们希望能够通过已经知道的知识来推测出未知的事情，无论是现在、过去、还是将来。在这一过程中，模型往往是必须的，什么样的模型才是相对正确的？这又是我们需要解决的问题。这些问题出现在很多领域，包括模式识别、差错控制编码等。 概率图模型是解决这些问题的工具之一。从名字上可以看出，这是一种或是一类模型，同时运用了概率和图这两种数学工具来建立的模型。那么，很自然的有下一个问题 1. 为什么要引入概率图模型？ 对于一般的统计推断问题，概率模型能够很好的解决，那么引入概率图模型又能带来什么好处呢？ LDPC码的译码算法中的置信传播算法的提出早于因子图，这在一定程度上说明概率图模型不是一个从不能解决问题到解决问题的突破，而是采用概率图模型能够更好的解决问题。《模式识别和机器学习》这本书在图模型的开篇就阐明了在概率模型中运用图这一工具带来的一些好的性质，包括