11 2018 档案
摘要:1、从独立性假设到联合概率链朴素贝叶斯中使用的独立性假设为 P(x1,x2,x3,...,xn)=P(x1)P(x2)P(x3)...P(xn) 去掉独立性假设,有下面这个恒等式,即联合概率链规则 P(x1,x2,x3,...,xn)=P(x1)P(x2|x1)P(x3|x1,x2)...P(xn|
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摘要:一、五个基本元素 HMM是个五元组 λ =( S, O , π ,A,B) S:状态值集合,O:观察值集合,π:初始化概率,A:状态转移概率矩阵,B:给定状态下,观察值概率矩阵 二、两个假设 HMM 的定义建立在两个基本假设的前提上,这两个假设是 HMM 的重点,一定要了解模型的 2 个假设。 1)
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摘要:CRF++模板构建分为两类,一类是Unigram标注,一类是Bigram标注。 Unigram和Bigram模板分别生成CRF的状态特征函数 和转移特征函数 。其中 是标签, 是观测序列, 是当前节点位置。Bigram 下面只需要加一个B就ok了,其它还是用Unigram模板生成特征。 主要介绍Un
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摘要:概率有向图又称为贝叶斯网络,概率无向图又称为马尔科夫网络。具体地,他们的核心差异表现在如何求 ,即怎么表示 这个的联合概率。 概率图模型的优点: 提供了一个简单的方式将概率模型的结构可视化。 通过观察图形,可以更深刻的认识模型的性质,包括条件独立性。 高级模型的推断和学习过程中的复杂计算可以利用图计
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摘要:数学期望:又叫均值,是一种概率论概念,样本出现的情况结合出现的概率,是一种加权平均。 举例:如果一个人的身高是180,但是采用不同的仪器多次测量,就出现了不同的测量值,这个时候可以多次测量值/测量次数,就叫均值,是又真实值做参考的,反应的是多次试验的平均结果。 平均值:是数理统计的概念,对观察样本的
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