機器學習 —— 概率圖模型（Homework: CRF Learning）
概率圖模型的作業越往后變得越來越有趣了。當然，難度也是指數級別的上漲啊，以至於我用了兩個周末才完成秋名山神秘車牌的尋找，啊不，CRF模型的訓練。 條件隨機場是一種強大的PGM，其可以對各種特征進行建模，同時可以使用隨機梯度下降算法進行訓練，訓練的結果就是PGM中那些定義變量交互方式的參數 ...
原文：機器學習 —— 概率圖模型（學習：CRF與MRF）
在概率圖模型中，有一類很重要的模型稱為條件隨機場。這種模型廣泛的應用於標簽 樣本 特征 對應問題。與MRF不同，CRF計算的是 條件概率 。故其表達式與MRF在分母上是不一樣的。 如圖所示，CRF只對 label 進行求和，而不對dataset求和。 CRF的likelyhood function 對於給定的數據集以及其對應標記，CRF的 E based on theta 是與 數據集 x m ...
2016-03-16 22:04 0 8197 推薦指數：
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