条件随机场与应用

七月在线 2023-01-13 03:11:16

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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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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，...

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

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 ...

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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