机器学习之马尔科夫随机场
马尔科夫随机场是典型的马尔科夫网（MRF），是一个可以由无向图表示的概率分布模型。图中每个结点表示一个或者一组变量，结点之间的边表示两个变量之间的依赖关系。在马尔科夫随机场中存在一组势函数（定义在变量子集上的非负实函数），也称为因子，主要是用于定义概率分布函数。 1、模型的定义 ...
原文：机器学习 —— 概率图模型（马尔科夫与条件随机场）
再一次遇到了Markov模型与条件随机场的问题，学而时习之，又有了新的体会。所以我决定从头开始再重新整理一次马尔科夫模型与条件随机场。 马尔科夫模型是一种无向概率图模型，其与马尔科夫链并不是很一样。马尔科夫链的节点是状态，边是转移概率，是template CPD的一种有向状态转移表达。而马尔科夫模型是与贝叶斯模型并列的一种概率图模型。其作用是描述互相影响，互相作用，不存在因果关系的两个随机变量之 ...
2016-01-13 19:35 1 14511 推荐指数：
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