如何用簡單易懂的例子解釋條件隨機場crf模型

1樓:緣若酒醒

|||bai a, b |du p(a, b) ||--------------+---------|| a = 0, b = 0 | 100 || a = 0, b = 1 | 10 || a = 1, b = 0 | 20 || a = 1, b = 1 | 200 |這個分zhi

布表示,這條邊的功能dao

是使它連線的兩點(回

答a和b)趨同,當a = 0的時候b更可能等於0不太可能等於1,當a =

1的時候b更可能等於1不太可能等於0。這樣一來你知道了三個變數之間的聯合分佈,那他們兩兩之間的條件分佈自然而然就在裡面。

如何用簡單易懂的例子解釋條件隨機場模型

2樓:梅棄迎新

隱馬爾可bai夫(hmm)好講du

,簡單易懂不好講。我認zhi

為 @者也的回答沒什dao麼錯誤,不過我想回說個更通俗易懂的例子。答還是用最經典的例子,擲骰子。假設我手裡有三個不同的骰子。第一個骰子是我們平常見的骰子(稱這個骰子為d6),6個面

3樓:

數學建模是根據已知資料找出其中的數量關係——公式。您不妨讀《迴歸分析》之類的書。僅供參考。

條件隨機場的具體演算法

4樓:入戲

條件隨機場(crf)由lafferty等人於2023年提出,結合了最大熵模型和隱馬爾可夫模型的特點,是一種無向圖模型,近年來在分詞、詞性標註和命名實體識別等序列標註任務中取得了很好的效果。

條件隨機場是一個典型的判別式模型,其聯合概率可以寫成若干勢函式聯乘的形式,其中最常用的是線性鏈條件隨機場。若讓x=(x1,x2,...xn)表示被觀察的輸入資料序列,y=(y1,y2,...yn)表示一個狀態序列,在給定一個輸入序列的情況下,線性鏈的crf模型定義狀態序列的聯合條件概率為

p(y|x)=exp{} (2-14)

z(x)={} (2-15)

其中:z是以觀察序列x為條件的概率歸一化因子;fj(yi-1,yi,x,i)是一個任意的特徵函式;是每個特徵函式的權值。 crf的演算法實現目前已經有多個知名的開源專案 ,並且已經被廣泛應用在學術界研究以及工業界應用當中。

條件隨機場的介紹

5樓:手機使用者

條件隨機場跟隱式馬可夫模型常被一起提及,條件隨機場對於輸入和輸出的機率分佈,沒有如隱式馬可夫模型那般強烈的假設存在。