http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52489321 马尔可夫网 马尔可夫网在计算机视觉领域通常称为马尔可夫随机场(Markov random fields, MRF). 马尔可夫网是刻画X上联合分布的一种方法. 与贝叶斯网一样,马尔可夫网可以视为定义了一系列由图结构确定的独立性假设. 皮皮blog 无向图模型误解示例 P-map 不能构建贝叶斯网的一个示例 x1表示这个学生对概念存在误解,x0表示没有. 例3.8 Note: 其中的bd

上面两篇博客,解释了概率有向图(贝叶斯网),和用其解释条件独立.本篇将研究马尔可夫随机场(Markov random fields),也叫无向图模型,或称为马尔科夫网(Markov network) 下面附上,上述实验的matlab代码.没有插入matlab选项,大家复制到matlab里面看吧.下次我用python实现吧 % PRML image de-noising clc; clear; close all; A=imread('a.jpg');%读入名字为a.jpg的图片 imshow(A

aaarticlea/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAdYAAAFPCAIAAAB/EXiGAAAgAElEQVR4nO2df4wl1XXn6/+0VuG/IIKS1cjO5I8YGbYsERwFFvlHQHGBLIRM7AlGZYGVIALRY+QQ41FMrdbprHdxBbHRati8UbKQ3dTa8cRJV5LpELrWNMrMvvF42VYlw+zYtT1KE6rXM2Nug9/Qd/+4/e47r96vW1X31j313vmo/kDucb/qelXfO

本文简单整理了以下内容: (一)马尔可夫随机场(Markov random field,无向图模型)简单回顾 (二)条件随机场(Conditional random field,CRF) 这篇写的非常浅,基于 [1] 和 [5] 梳理.感觉 [1] 的讲解很适合完全不知道什么是CRF的人来入门.如果有需要深入理解CRF的需求的话,还是应该仔细读一下几个英文的tutorial,比如 [4] . (一)马尔可夫随机场简单回顾 概率图模型(Probabilistic graphical model,P

1.概率图模型 概率图模型是一类用图来表达变量相关关系的概率模型,它以图为表示工具,最常见的是用一个结点表示一个或一组随机变量,结点之间的边表示变量间的概率相关关系.概率图模型可大致分为两类:第一类是使用有向无环图表示变量间的依赖关系,称为有向图模型或贝叶斯网,第二类是使用无向图表示变量间的相关关系,称为无向图模型或马尔科夫网. 2.马尔科夫系列 马尔科夫过程和马尔科夫链: 马尔科夫过程:随机过程中,有一类具有“无后效性性质”,即当随机过程在某一时刻to所处的状态已知的条件下,过程在时刻t>to

Xue & Shen '2003 [2]用两种序列标注模型--MEMM (Maximum Entropy Markov Model)与CRF (Conditional Random Field)--用于中文分词:看原论文感觉作者更像用的是maxent (Maximum Entropy) 模型而非MEMM.MEMM是由McCallum et al. '2000 [1]提出MEMM,针对于HMM的两个痛点:一是其为生成模型(generative model),二是不能使用更加复杂的feature.

本文简单整理了以下内容: (一)贝叶斯网(Bayesian networks,有向图模型)简单回顾 (二)隐马尔可夫模型(Hidden Markov model,HMM) 写着写着还是写成了很规整的样子.以后可能会修改. (一)贝叶斯网简单回顾 图模型(PGM)根据边是否有向,可以分为有向图模型和无向图模型. 待补充-- (二)隐马尔可夫模型 隐马尔可夫模型(Hidden Markov model,HMM)属于生成式模型,被广泛用于序列标注问题,在语音语言领域里比较出名的应用包括语音识别.中文分

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52529287 贝叶斯网与马尔可夫网 [PGM:无向图模型:马尔可夫网]中例3.8和例4.8显示,贝叶斯网和马尔可夫网这两种表示独立性的语言没有可比性:每种表示都能表示另一种不能表示的独立性约束. 这里更深入讨论两种表示间的联系. 从贝叶斯网到到马尔可夫网 d-分离的可靠性... 从马尔可夫网到贝叶斯网 无论从概念还是计算,这个方向的转换要困难的多.事实上,作为某个马尔可夫网的最小I-map的贝叶斯网

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51461878 概率图模型Graphical Models简介 完全通过代数计算来对更加复杂的模型进行建模和求解.然而,我们会发现,使用概率分布的图形表示进行分析很有好处.这种概率分布的图形表示被称为概率图模型( probabilistic graphical models ).这些模型提供了几个有用的性质:• 它们提供了一种简单的方式将概率模型的结构可视化,可以用于设计新的模型.• 通过观察图形,我

0. 引言 0x1:为什么会有条件随机场?它解决了什么问题? 在开始学习CRF条件随机场之前,我们需要先了解一下这个算法的来龙去脉,它是在什么情况下被提出的,是从哪个算法演进而来的,它又解决了哪些问题,它有哪些优缺点. 实际上我们可以不太严谨地这么说,HMM -> HEMM -> CRF,它们之间是逐渐演进的结果. 隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM).最大熵马尔可夫模型(Maximum Entropy Markov Model,MEMM).以及条件随机场(Cond

依存句法分析,法国语言学家L.Tesniere1959年提出.句法,句子规则,句子成分组织规则.依存句法,成分间依赖关系.依赖,没有A,B存在错误.语义,句子含义. 依存句法强调介词.助词划分作用,语义依存注重实词间逻辑关系.依存句法随字面词语变化不同,语义依存不同字面词语可同一意思,句法结构不同句子语义关系可相同.依存句法分析和语义分析结合,计算机理解句子含义,匹配到最合适回答,通过置信度匹配实现聊天回答. 依存句法分析,确定句式句法结构(短语结构)或句子词汇依存关系.依存句法分析树,子节点依

隐马尔可夫(HMM)模型 隐马尔可夫模型,是一种概率图模型,一种著名的有向图模型,一种判别式模型.主要用于时许数据建模,在语音识别.自然语言处理等领域广泛应用. 概率图模型分为两类,一类:使用有向无环图表示变量间的依赖关系,称为有向图模型或者贝叶斯网:第二类:使用无向图表示变量间的依赖关系,称为无向图模型或者马尔可夫网. 判别式模型:考虑条件分布P(Y, R | O),生成式模型:考虑联合分布P(Y, R, O) HMM三个假设 当前观测值只由当前隐藏状态决定 当前隐藏状态由前一个隐藏状态决定

本文转自:http://www.cnblogs.com/syx-1987/p/4077325.html 路径1-1-1-1的概率:0.4*0.45*0.5=0.09 路径2-2-2-2的概率:0.018 路径1-2-1-2:0.06 路径1-1-2-2:0.066 由此可得最优路径为1-1-1-1 而实际上,在上图中,状态1偏向于转移到状态2,而状态2总倾向于停留在状态2,这就是所谓的标注偏置问题, 由于分支数不同,概率的分布不均衡,导致状态的转移存在不公平的情况. PS:标注偏置问题存在于最大

本文参考自:http://blog.csdn.net/happyzhouxiaopei/article/details/7960876 这三个模型都可以用来做序列标注模型.但是其各自有自身的特点,HMM模型是对转移概率和表现概率直接建模,统计共现概率.而MEMM模型是对转移 概率和表现概率建立联合概率,统计时统计的是条件概率.MEMM容易陷入局部最优,是因为MEMM只在局部做归一化,而CRF模型中,统计了全局概率,在 做归一化时,考虑了数据在全局的分布,而不是仅仅在局部归一化,这样就解决了MEM

转自http://blog.csdn.net/lskyne/article/details/8669301 路径1-1-1-1的概率:0.4*0.45*0.5=0.09 路径2-2-2-2的概率:0.018 路径1-2-1-2:0.06 路径1-1-2-2:0.066 由此可得最优路径为1-1-1-1 而实际上,在上图中,状态1偏向于转移到状态2,而状态2总倾向于停留在状态2,这就是所谓的标注偏置问题,由于分支数不同,概率的分布不均衡,导致状态的转移存在不公平的情况. PS:标注偏置问题存在于最

一.ML方法分类:          产生式模型和判别式模型 假定输入x,类别标签y         -  产生式模型(生成模型)估计联合概率P(x,y),因可以根据联合概率来生成样本:HMMs         - 判别式模型(判别模型)估计条件概率P(y|x),因为没有x的知识,无法生成样本,只能判断分类:SVMs,CRF,MEM 一个举例:   (1,0), (1,0), (2,0), (2, 1) 产生式模型: p(x,y): P(1, 0) = 1/2, P(1, 1) = 0 , P(

目录 隐马尔可夫模型HMM学习导航 一.认识贝叶斯网络 1.概念原理介绍 2.举例解析 二.马尔可夫模型 1.概念原理介绍 2.举例解析 三.隐马尔可夫模型 1.概念原理介绍 2.举例解析 四.隐马尔可夫模型简单实现 五.完整代码 六.结语 隐马尔可夫模型HMM学习导航 NLP学习记录,这一章从概率图模型开始,学习常见的图模型具体的原理以及实现算法,包括了有向图模型:贝叶斯网络(BN).(隐)马尔可夫模型(MM/HMM),无向图模型:马尔可夫网络(MN).条件随机场(CRF).学习前提条件需要一

本科阶段学了三四遍的HMM,机器学习课,自然语言处理课,中文信息处理课:如今学研究生的自然语言处理,又碰见了这个老熟人: 虽多次碰到,但总觉得一知半解,对其了解不够全面,借着这次的机会,我想要直接搞定这个大名鼎鼎的模型,也省着之后遇到再费心.     Outline 模型引入与背景介绍 从概率图讲起 贝叶斯网络.马尔科夫模型.马尔科夫过程.马尔科夫网络.条件随机场 HMM的形式化表示 Markov Model的形式化表示 HMM的形式化表示 HMM的两个基本假设 HMM的三个基本问题 Evalu

转载自:http://www.68idc.cn/help/jiabenmake/qita/20160530618218.html 参考书本: <2012.李航.统计学习方法.pdf> 书上首先介绍概率无向图模型,然后叙述条件随机场的定义和各种表示方法,那这里也按照这个顺序来. 概率无向图模型(马尔可夫随机场) 其实这个又叫做马尔可夫随机场(MRF),而这里需要讲解的条件随机场就和其有脱不开的关系. 模型定义 首先是无向图.那什么是无向图呢? 其实无向图就是指没有方向的图....我没有开玩笑,无

1 概率无向图模型1.1 模型定义1.2 因子分解2 条件随机场的定义2.2 条件随机场的参数化形式2.3 条件随机场的简化形式2.4 条件随机场的矩阵形式 3 条件随机场的概率计算问题 3.1 前向-后向算法3.2 概率计算3.3 期望值的计算4 条件随机场的学习算法4.1 改进的迭代尺度法IIS4.2 拟牛顿法5 条件随机场的预测算法 条件随机场conditional random field,给定一组输入随机变量条件下另一组输出随机变量的条件概率分布模型.特点是假设输出随机变量构成马尔可夫