馬爾科夫隨機場（MRF）模型是一種描述圖形結構的概率模型，是一種較好的描述紋理的方法。它是建立在MRF模型和Bayes估計的基礎上，按照統計決策和估計理論中的最優准則確定問題的解。其突出的特點是通過適當定義的鄰域系統引入結構信息，提供了一種一般用來表達空間上相關隨機變量之間相互作用的模型，由此所生 ...

　　馬爾科夫隨機場是典型的馬爾科夫網（MRF），是一個可以由無向圖表示的概率分布模型。圖中每個結點表示一個或者一組變量，結點之間的邊表示兩個變量之間的依賴關系。在馬爾科夫隨機場中存在一組勢函數（定義在變量子集上的非負實函數），也稱為因子，主要是用於定義概率分布函數。 1、模型的定義 ...

目錄 馬爾可夫隨機場 - 條件獨立性 成對馬爾可夫性質 局部馬爾可夫性質 全局馬爾可夫性質 馬爾可夫隨機場 - 因子分解 最大團 概率密度函數 馬爾可夫隨機場 - 條件獨立性 如圖 ...

1、隨機過程： 描寫敘述某個空間上粒子的隨機運動過程的一種方法。 它是一連串隨機事件動態關系的定量描寫敘述。 隨機過程與其他數學分支，如微分方程、復變函數等有密切聯系。是自然科學、project科學及社會科學等領域研究隨機現象的重要工具。 2、馬爾科夫隨機過程 ...

上面兩篇博客，解釋了概率有向圖（貝葉斯網），和用其解釋條件獨立。本篇將研究馬爾可夫隨機場（Markov random fields)，也叫無向圖模型，或稱為馬爾科夫網（Markov network) 下面附上，上述實驗的matlab代碼。沒有插入matlab選項 ...

1. 馬爾可夫網絡、馬爾可夫模型、馬爾可夫過程、貝葉斯網絡的區別 相信大家都看過上一節我講得貝葉斯網絡，都明白了概率圖模型是怎樣構造的，如果現在還沒明白，請看我上一節的總結：貝葉斯網絡 這一節我們重點來講一下馬爾可夫，正如題目所示，看了會一臉蒙蔽，好在我們會一點一點的來解釋上面的概念，請 ...

（Markov Random Field）馬爾科夫隨機場，本質上是一種概率無向圖模型 下面從概率圖模型說起，主要參考PR&ML 第八章 Graphical Model （圖模型） 定義：A graph comprises nodes (also called vertices ...

筆記轉載於GitHub項目：https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP 7. 詞性標注 7.1 詞性標注概述 什么是詞性 在語言學上，詞性( ...