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 ...

（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 ...

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 ...

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 　　以下共分六点说明这些概念，分成条目只是方便边阅读边思考，这6点是依次递进的，不要跳跃着看。 将随机变量作为结点，若两个随机变量相关或者不独立，则将二者连接一条边；若给定若干随机变量，则形成一个有向图 ...

万事开头难啊，刚开头确实不知道该怎么写才能比较有水平，这篇博客可能会比较长，隐马尔科夫模型将会从以下几个方面进行叙述：1 隐马尔科夫模型的概率计算法 2 隐马尔科夫模型的学习算法 3 隐马尔科夫模型的预测算法 隐马尔科夫模型其实有很多重要的应用比如说：语音识别、自然语言处理、生物信息 ...

　　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 ...

　　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 ...

： 是随机过程的一种，其原始模型为马尔科夫链，由俄国数学家马尔科夫于1907年提出。 其主要特征是：在 ...