条件随机场
（一）马尔可夫随机场（Markov random field，无向图模型） （二）条件随机场（Conditional random field，CRF） （一）马尔可夫随机场 概率图模型（Probabilistic graphical model，PGM）是由图表 ...
原文：条件随机场
随机场 RF 在概率论中，由样本空间 任意取样构成的随机变量X i的集合S X ,X , ..., X n ，对所有的 式子 gt 均成立，则称 为一个随机场。 马尔可夫随机场 MRF 当随机变量具有依赖关系时，我们研究随机场才有实际的意义，具有马尔可夫性质的随机变量X i的全联合概率分布模型，构成马尔可夫随机场。 马尔可夫随机场对应一个无向图 G V, E 。无向图上的每一个节点v V对应一个 ...
2013-03-16 16:30 1 3259 推荐指数：
相关推荐
条件随机场
马尔可夫随机场 概率图模型是由图表示的概率分布。概率无向图模型又称马尔可夫随机场（Markov random field），表示一个联合概率分布，其标准定义为： 设有联合概率分布\(P(V)\)由无向图\(G=(V, E)\)表示，图\(G\)中的节点表示随机变量，边表示随机变量间的依赖关系 ...
CRF条件随机场
CRF的进化 https://flystarhe.github.io/2016/07/13/hmm-memm-crf/参考： http://blog.echen.me/2012/01/03/int ...
条件随机场-应用
今天介绍CRFs在中文分词中的应用 工具：CRF++,可以去 https://taku910.github.io/crfpp/ 下载，训练数据和测试数据可以考虑使用bakeoff2005,这 ...
条件随机场入门（二） 条件随机场的模型表示
linear-chain 条件随机场 条件随机场（conditional random field）是给定随机变量 X 条件下，随机变量 Y 的马尔可夫随机场。本文主要介绍定义在线性链上的特殊的条件随机场，称为线性链条件随机场（linear-chain CRF)。线性链条件随机场可以用于机器学习 ...
条件随机场入门（五） 条件随机场的预测算法
CRF 的预测问题是给定模型参数和输入序列（观测序列）x， 求条件概率最大的输出序列（标记序列）$y^*$，即对观测序列进行标注。条件随机场的预测算法同 HMM 还是维特比算法，根据 CRF模型可得： \begin{aligned}y^* &= \arg \max_yP_w(y|x ...
条件随机场（CRF）-基础
条件随机场（conditional random fields，简称 CRF，或CRFs）下文简称CRF，是一种典型的判别模型，相比隐马尔可夫模型可以没有很强的假设存在，在分词、词性标注、命名实体识别等领域有较好的应用。CRF是在马尔可夫随机场的基础上加上了一些观察值（特征），马尔可夫随机场 ...
【算法】CRF(条件随机场)
CRF(条件随机场) 基本概念 场是什么 场就是一个联合概率分布。比如有3个变量，y1,y2,y3, 取值范围是{0,1}。联合概率分布就是{P(y2=0|y1=0,y3=0), P(y3=0|y1=0,y2=0), P(y2=0|y1=1,y3=0), P(y3=0|y1=1,y2 ...