機器學習之馬爾科夫隨機場
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 ...
原文：高斯馬爾科夫隨機場
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，由此所生成的參數可以描述紋理不同方向 不同形式的集聚特征，更符合人的感官認識。MRF模型及其應用主要有兩個分支 ...
2017-07-17 20:32 0 1329 推薦指數：
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