马尔科夫随机场（MRF）模型是一种描述图形结构的概率模型，是一种较好的描述纹理的方法。它是建立在MRF模型和Bayes估计的基础上，按照统计决策和估计理论中的最优准则确定问题的解。其突出的特点是通过适当定义的邻域系统引入结构信息，提供了一种一般用来表达空间上相关随机变量之间相互作用的模型，由此所生 ...

　　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 ...

目录 马尔可夫随机场 - 条件独立性 成对马尔可夫性质 局部马尔可夫性质 全局马尔可夫性质 马尔可夫随机场 - 因子分解 最大团 概率密度函数 马尔可夫随机场 - 条件独立性 如图 ...

1、随机过程： 描写叙述某个空间上粒子的随机运动过程的一种方法。 它是一连串随机事件动态关系的定量描写叙述。 随机过程与其他数学分支，如微分方程、复变函数等有密切联系。是自然科学、project科学及社会科学等领域研究随机现象的重要工具。 2、马尔科夫随机过程 ...

上面两篇博客，解释了概率有向图（贝叶斯网），和用其解释条件独立。本篇将研究马尔可夫随机场（Markov random fields)，也叫无向图模型，或称为马尔科夫网（Markov network) 下面附上，上述实验的matlab代码。没有插入matlab选项 ...

1. 马尔可夫网络、马尔可夫模型、马尔可夫过程、贝叶斯网络的区别 相信大家都看过上一节我讲得贝叶斯网络，都明白了概率图模型是怎样构造的，如果现在还没明白，请看我上一节的总结：贝叶斯网络 这一节我们重点来讲一下马尔可夫，正如题目所示，看了会一脸蒙蔽，好在我们会一点一点的来解释上面的概念，请 ...

（Markov Random Field）马尔科夫随机场，本质上是一种概率无向图模型 下面从概率图模型说起，主要参考PR&ML 第八章 Graphical Model （图模型） 定义：A graph comprises nodes (also called vertices ...

笔记转载于GitHub项目：https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP 7. 词性标注 7.1 词性标注概述 什么是词性 在语言学上，词性( ...