Machine Learning系列--CRF條件隨機場總結
根據《統計學習方法》一書中的描述，條件隨機場（conditional random field, CRF）是給定一組輸入隨機變量條件下另一組輸出隨機變量的條件概率分布模型，其特點是假設輸出隨機變量構成馬爾科夫隨機場。 條件隨機場是一種判別式模型。 一、理解條件 ...
原文：CRF總結
條件隨機場理解 隨機場理解 先從隨機變量說起。 對於一個時間集合T內，每一個時間點t點，X t 的數值都是隨機的，那么X t 稱為隨機過程。x t 是依賴於時間的一組隨機變量。它的分布函數叫做x t 的一維概率分布函數。 如果有一個變量，依賴於兩個時間t ,t ，就稱為二維隨機變量，有二維概率分布函數。 。。。。。到n維概率分布函數 兩個隨機過程之間的數字特征有：方差，期望，均值，協方差函數，互相 ...
2017-04-06 15:28 0 16203 推薦指數：
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