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 ...

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 ...

马尔可夫随机场（Markov Random Field,简称MRF）是典型的马尔可夫网，这是一种著名的无向图模型。图中每个结点表示一个或一组变量，结点之间的边表示两个变量之间的依赖关系。马尔可夫随机场有一组势函数（potential functions）,亦称“因子”（factor），这是定义 ...

引言 条件随机场（conditional random field，以下简称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可夫随机场（HMM 是状态序列的 Markov Chain）。CRF 可以用于不同的预测问题，在 Machine ...

前言 这个降噪的模型来自 Christopher M. Bishop 的 Pattern Recognition And Machine Learning （就是神书 PRML……），问题是如何对一个添加了一定椒盐噪声（Salt-and-pepper Noise）（假设噪声比例不超过 10 ...

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 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 ...

原文： http://blog.sina.com.cn/s/blog_92c398b00102vs3q.html 马尔科夫过程​ 隐马尔科夫过程​​ 与马尔科夫相比，隐马尔可夫模型则是双重随机过程，不仅状态转移之间是个随机事件，状态和输出之间也是一个随机过程。 领域系统 ...