Machine Learning系列--CRF条件随机场总结
根据《统计学习方法》一书中的描述，条件随机场（conditional random field, CRF）是给定一组输入随机变量条件下另一组输出随机变量的条件概率分布模型，其特点是假设输出随机变量构成马尔科夫随机场。 条件随机场是一种判别式模型。 一、理解条件 ...
原文：CRF总结
条件随机场理解 随机场理解 先从随机变量说起。 对于一个时间集合T内，每一个时间点t点，X t 的数值都是随机的，那么X t 称为随机过程。x t 是依赖于时间的一组随机变量。它的分布函数叫做x t 的一维概率分布函数。 如果有一个变量，依赖于两个时间t ,t ，就称为二维随机变量，有二维概率分布函数。 。。。。。到n维概率分布函数 两个随机过程之间的数字特征有：方差，期望，均值，协方差函数，互相 ...
2017-04-06 15:28 0 16203 推荐指数：
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CRF keras代码实现
这份代码来自于苏剑林 ...
NLP之CRF分词训练（六）
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CRF原理解读
概率有向图又称为贝叶斯网络，概率无向图又称为马尔科夫网络。具体地，他们的核心差异表现在如何求 ，即怎么表示 这个的联合概率。 概率图模型的优点： 提供了一个简单的方式将概率模 ...
基于CRF的中文分词
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HMM、CRF、MEMM区别
隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM），最大熵马尔可夫模型（Maximum Entropy Markov Model，MEMM）以及条件随机场（Conditional Random Field，CRF）是序列标注中最常用也是最基本的三个模型。 HMM首先出现，MEMM ...