2018年3月13日
标注-CRF条件随机场理论的介绍
摘要： 【机器学习】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随机场。条件随机场可用于不同的预测问题。主要的线性链条件随机场，是对输入序列对输出序列预测的判别模型，形成为对数线性模型，学习方法常为极大似然估计或正则化极大似然估计，可应用于标注问题，2001年Lafferty提出。 阅读全文
posted @ 2018-03-13 11:50 道之有道 阅读(1865) 评论(0) 推荐(1) 编辑