條件隨機場入門（二） 條件隨機場的模型表示
linear-chain 條件隨機場 條件隨機場（conditional random field）是給定隨機變量 X 條件下，隨機變量 Y 的馬爾可夫隨機場。本文主要介紹定義在線性鏈上的特殊的條件隨機場，稱為線性鏈條件隨機場（linear-chain CRF)。線性鏈條件隨機場可以用於機器學習 ...
原文：條件隨機場入門（四） 條件隨機場的訓練
本節討論給定訓練數據集估計條件隨機場模型參數的問題，即條件隨機場的學習問題。條件隨機場模型實際上是定義在時序數據上的對數線形模型，其學習方法包括極大似然估計和正則化的極大似然估計。具體的優化實現算法有改進的迭代尺度法IIS 梯度下降法以及 L BFGS 算法。 crf 采用了 L BFGS 優化的方式，所以着重看這種訓練方法即可 L BFGS算法 對於條件隨機場模型： P w y x frac e ...
2016-08-31 17:08 0 6666 推薦指數：
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