【算法】CRF

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时间： 2024-11-12 09:11:23

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MLE,MAP,EM 和 point estimation 之间的关系是怎样的和点估计相对应的是区间估计,这个一般入门的统计教材里都会讲.直观说,点估计一般就是要找概率密度曲线上值最大的那个点,区间估计则要寻找该曲线上满足某种条件的一个曲线段. 最大似然和最大后验是最常用的两种点估计方法.以最简单的扔硬币游戏为例,一枚硬币扔了五次,有一次是正面.用最大似然估计,就是以这五次结果为依据,判断这枚硬币每次落地时正面朝上的概率(期望值)是多少时,最有可能得到四次反面一次正面的结果.不难计算得到期望概

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条件随机场(CRF) - 4 - 学习方法和预测算法(维特比算法)

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HMM算法(生成模型+无监督学习)-->扩展CRF

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机器学习实战——条件随机场（CRF）

声明:本文是在<最优化方法>课程中阅读的Conditional Random Fields: Probabilistic Models for Segmenting and Labeling Sequence Data这篇文章后的总结. CRF由来条件随机场(CRF)这种用来解决序列标注问题的机器学习方法是由John Lafferty于2001年发表在国际机器学习大会ICML上的一篇经典文章所引入,对后人的研究起到了非常大的引领作用.特别是标注问题在很多自然科学领域有广泛应用,在自然语言处理

条件随机场（CRF）-基础

条件随机场(conditional random fields,简称 CRF,或CRFs)下文简称CRF,是一种典型的判别模型,相比隐马尔可夫模型可以没有很强的假设存在,在分词.词性标注.命名实体识别等领域有较好的应用.CRF是在马尔可夫随机场的基础上加上了一些观察值(特征),马尔可夫随机场<=>概率无向图模型.本篇将首先介绍CRF的一些基础知识,然后介绍线性链条件随机场模型,关于模型的学习算法将放在第二篇中介绍,第三篇介绍CRF的应用. 1主要概念 1.1概率无向图模型概率无向图模型是一种

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CRF工具包的使用

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