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 ...
转自:https: blog.csdn.net pipisorry article details 确定性模式 Deterministic Patterns :确定性系统 考虑一套交通信号灯,灯的颜色变化序列依次是红色 红色 黄色 绿色 黄色 红色。这个序列可以作为一个状态机器,交通信号灯的不同状态都紧跟着上一个状态。 注意每一个状态都是唯一的依赖于前一个状态,所以,如果交通灯为绿色,那么下一个颜 ...
2018-12-09 10:58 0 1362 推荐指数:
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 ...
本文根据博客以及课堂老师讲授内容整理而来。 吐槽: 继上周介绍了Minimax和Expectimax后,外教这周又给我们介绍了马尔科夫模型,上周兴高采烈的感觉对Optimal Policy有点理解了但是今天被束大神一问彻底懵逼(一不小心暴露了渣渣特质),下课又研究了一会才发现之前理解 ...
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 ...
隐马尔科夫模型HMM 作者:樱花猪 摘要: 本文为七月算法(julyedu.com)12月机器学习第十七次课在线笔记。隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)是统计模型,它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔科夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程 ...
的相关关系,称为无向图模型或马尔科夫网。 隐马尔科夫模型(简称HMM)是结构最简单的动态贝叶斯网,是 ...
这里介绍的马尔科夫链算法实现的功能是:读入一段英文文本,构造出由这个文本中语言使用情况而形成的统计模型,然后根据统计模型随机输出另一段文本。 马尔科夫链算法的基本思想是:将输入想象成一些相互重叠的短语构成的序列,把每个短语分割为两个部分:一部分是由多个词构成的前缀,另一 ...
概念介绍: 继上篇贝叶斯(http://www.cnblogs.com/zhiranok/archive/2012/09/22/native_bayes.html)后,一直想完成隐马尔科夫这篇,一是一直没有时间完成python的示例实现代码,二是想找一个区别于天气的隐马尔科夫例子。区别于贝叶 ...
前言: 接着coursera课程:Probabilistic Graphical Models 上的实验3,本次实验是利用马尔科夫网络(CRF模型)来完成单词的OCR识别,每个单词由多个字母组合,每个字母为16×8大小的黑白图片。本次实验简化了很多内容,不需要我们去学 ...