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条件随机场与应用
七月在线
2023-01-13 03:11:16
课时名称
课时知识点
条件随机场与应用
条件随机场与应用 知识点1: 最大熵与词性标注 知识点2: 条件随机场 实战项目: 基于条件随机场的NBA比赛结果分析
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条件随机场与应用
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条件随机场
的简单理解
目录 什么是
条件随机场
条件随机场
长怎么样 如何构建特征函数 前向—后向算法
条件随机场
的概率计算问题
条件随机场
的预测问题 什么是
条件随机场
条件随机场
的定义
条件随机场
总的来说就是只要满足“
条件随机场
”这个条件,就可以根据定义的模型去求解我们需要求解的问题,而我们时长需要解决的问题以线性的居多,所谓线性就是满足“线性链
条件随机场
”,本文也只涉及对“线性链
条件随机场
”的讲解。 ...
条件随机场
详细推导
条件随机场
条件随机场
简介1.
条件随机场
简介
条件随机场
举例2.
条件随机场
举例
条件随机场
三个基本问题及推导3.
条件随机场
三个基本问题及推导参考文献
条件随机场
简介 1.
条件随机场
简介 马尔可夫随机场:设有联合概率分布P(Y),由无向图G=(V,E)表示,在图G中,结点表示随机变量,边表示随机变量之间的依赖关系。如果联合概率分布P(Y)满足成对、局部或全局马尔可夫性,就称此联合概率分布为概率无向图模型,...
简单理解
条件随机场
CRF
一、
条件随机场
是什么? 什么是
条件随机场
?我们先从它的命名开始说起,为什么是
条件随机场
这么奇怪的名字,为什么不叫飞机场、火葬场?通常数学上的命名是简单而直白的,大家听我一一解释。 条件 “条件”指的是:输出的结果是依照条件概率分布 P(Y|X) 来计算的 ,其中, X = (X1, X2, ..., Xn) 是输入的观测序列,也就是词序列 Y = (Y1, Y2, ..., Yn) 是输出的标注序列,也就是标注结果 随机场 给若干位置按照某种分布赋予一个值,其全体就叫随机场。 又出现新的问题了,若干位置
5分钟理解
条件随机场
(CRF)概念
开始我给的标题是5分钟理解
条件随机场
,后来发现这有点大言不惭,因为
条件随机场
非常复杂,即使大师都没法在5分钟内讲清楚,几个小时还差不多,而且听众要有较强的数学基础才能听懂。所以这篇文章只讲基础概念,下篇再讲
应用
细节。
条件随机场
,英文Conditional Random Field,通常简称CRF,在机器学习中用来解决序列标注问题。典型的序列标注问题就是对句子进行词性标注。如:我 /n ...
条件随机场
(CRF)
目录 1.定义 1.1 图 1.2 概率图模型(PGM) (1)有向图的联合概率: (2)概率无向图模型: 1.3 马尔可夫性 1.4 团与最大团 1.5 概率无向图模型的联合概率分布 1.6
条件随机场
1.7 线性链
条件随机场
2.
条件随机场
的不同形式 2.1
条件随机场
的参数化形式 2.2
条件随机场
的简化形式 2.3
条件随机场
的矩阵形式 3.概率计算问题 3.1 前向-后向算法 3.2 概率计算 3.3 期望值计算 4.学习算法(参数估计) 5.预测算法(.
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