觀察集合，S表示狀態集合，M表示模型 最大熵馬爾科夫模型（MEMM）的缺點： 看下圖，由觀察狀 ...

[白話解析]用水滸傳為例學習最大熵馬爾科夫模型 0x00 摘要 本文將盡量使用易懂的方式，盡可能不涉及數學公式，而是從整體的思路上來看，運用感性直覺的思考來解釋最大熵馬爾可夫模型。並且從名著中找了個具體應用場景來幫助大家深入這個概念。 在機器學習過程中，會遇到很多晦澀的概念，相關數學公式 ...

最大熵模型是指在滿足約束條件的模型集合中選取熵最大的模型，即不確定性最大的模型。 最大熵原理 最大熵思想：當你要猜一個概率分布時，如果你對這個分布一無所知，那就猜熵最大的均勻分布，如果你對這個分布知道一些情況，那么，就猜滿足這些情況的熵最大的分布。 算法推導 按照最大熵原理,我們應該 ...

最大熵模型預備知識 信息量：一個事件發生的概率越小，信息量越大，所以信息量應該為概率的減函數，對於相互獨立的兩個事有p(xy)=p(x)p(y)，對於這兩個事件信息量應滿足h(xy)=h(x)+h(y)，那么信息量應為對數函數： 對於一個隨機變量可以以不同的概率發生 ...

Nianwen Xue在《Chinese Word Segmentation as Character Tagging》中將中文分詞視作為序列標注問題（sequence tagging problem），由此引入監督學習算法來解決分詞問題。 1. HMM 首先，我們將簡要地介紹HMM（主要參考 ...

1. 馬爾可夫模型 　　如果一個系統有n個有限狀態$S=\{s_{1} , s_{2} ,\dots s_{n}\}$,隨着時間推移，該系統將從某一狀態轉移到另一狀態，$Q=\{q_{1},q_{2},\dots q_{n}\}$位一個隨機變量序列，該序列中的變量取值為狀態集S中的某個狀態 ...

朴素貝葉斯(NB) , 最大熵(MaxEnt) (邏輯回歸, LR), 因馬爾科夫模型(HMM), 最大熵馬爾科夫模型(MEMM), 條件隨機場(CRF) 這幾個模型之間有千絲萬縷的聯系，本文首先會證明 Logistic 與 MaxEnt 的等價性，接下來將從圖模型的角度闡述幾個模型之間的關系 ...

1、似然函數 　　概率和似然的區別：概率是已知參數的條件下預測未知事情發生的概率，而似然性是已知事情發生的前提下估計模型的參數。我們通常都是將似然函數取最大值時的參數作為模型的參數。 　　那么為何要取似然函數取最大值的參數作為模型的參數？我們基於這樣的假設：對於已經發生的事情，在同樣 ...