機器學習 —— 概率圖模型（馬爾科夫與條件隨機場）
再一次遇到了Markov模型與條件隨機場的問題，學而時習之，又有了新的體會。所以我決定從頭開始再重新整理一次馬爾科夫模型與條件隨機場。 馬爾科夫模型是一種無向概率圖模型，其與馬爾科夫鏈並不是很一樣。馬爾科夫鏈的節點是狀態，邊是轉移概率，是template CPD的一種有向狀態轉移表達 ...
原文：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。 模型的定義 首先來了解圖的概念，對於圖G，結點和邊分別記作v和e，結點和邊的集合分別記作V和E，則圖可以表示為 G V，E 而對於無向 ...
2018-07-14 15:17 1 6590 推薦指數：
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