CRF与HMM的部分知识学习

最新推荐文章于 2020-12-11 20:19:00 发布
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本文探讨了条件随机场(CRF)与隐马尔科夫模型(HMM)在自然语言处理(NLP)领域的应用。CRF作为判别式模型,特别适用于序列标注任务,而HMM作为产生式模型,在语言模型中有广泛应用。文章对比了两种模型的特点及应用场景。

在智能算法方面CRF与HMM受到很多应用。

特别是自然语言处理方面CRF大放异彩，其基础为最大熵与HMM。

其为判别式模型，而HMM为产生式模型。

产生式模型统计角度分析数据的分布，反应同类数据的相似度，不关心边界。

判别式：寻找不同类数据的分类面，反映异类数据的判别。

详细见http://wenku.baidu.com/view/f32a35d2240c844769eaee55.html###.


HMM ,MHMM,CRF 优缺点与区别
weixin_34129145的博客
02-15 3577
隐马尔科夫模型（HMM）： 图1. 隐马尔科夫模型 隐马尔科夫模型的缺点： 1、HMM只依赖于每一个状态和它对应的观察对象： 序列标注问题不仅和单个词相关，而且和观察序列的长度，单词的上下文，等等相关。 2、目标函数和预测目标函数不匹配： HMM学...
【ML】从HMM到CRF，我学到了什么？
jhoojhooablido
04-28 907
可以略过的前言 我必须要先承认，这是一篇入门级别的文章。源自上次电话面试中被问到HMM与CRF的异同，我没有回答好，于是写一篇粗浅的总结性文章，希望能让自己有所进步。若有不足之处，还请大佬们不吝赐教。百拜为谢！ 以前总结HMM与CRF的区别是什么，只是记住了HMM是判别模型，CRF是生成模型，深一点的，HMM针对于建模，而CRF是针对于建模，至于他们的原理是什么，他们到底在干什么，根本没有弄明...
HMM学习心得
向阳争渡
03-19 356
HMM由初始状态概率向量、状态转移概率矩阵A和观测概率矩阵B决定。 初始状态概率矩阵=是时刻t=1处于状态的概率 初始状态概率与状态转移概率矩阵A决定了影藏的隐马尔科夫链，生成了不可观测的状态序列 观测概率矩阵B决定了如何从状态生成观测 HMM模型的两个基本假设： 隐藏的马尔科夫链在任意时刻t的状态只依赖于其前一时刻的状态，与其他时刻的状态、观测、时刻t均无关(状态转换只与前一状态有关)...
概率图模型 HMM CRF 学习笔记
早点变成刘强东就好
06-13 423
1.机器学习最重要的任务，是根据一些可观测的样本数据，对感兴趣的未知变量（例如类别标记）进行评估和推测。概率模型（probabilistic model）提供了一种描述框架，将学习任务归结于计算变量的概率分布。在概率模型中，利用已知变量推测未知变量的分布称为‘推断’，其核心是如何基于可观测变量推测出未知变量的条件分布。注意 推断和预测不同，由果溯因的过程也是推断，而预测则不具备这种能力。 概率图模...
条件随机场CRF，隐马尔科夫HMM的理解与学习资源总结
weixin_33566282的博客
02-16 380
机器学习入门方法 a.完整特征工程竞赛 b.野博客理论入门理解 c.再回到代码深入理解模型内部 d.再跨理论，查阅经典理论巨作。这时感性理性都有一定高度，会遇到很多很大的理解上的疑惑，这时3大经典可能就可以发挥到最大作用了（李航周志华和经典的那3本）。 机器学习教程库：https://github.com/NLP-LOVE/ML-NLP 条件随机场阐述较好的：https://mp.weixin.q...
HMM、MEMM、CRF学习小结
红酒暖心不暖胃
06-11 977
首先我是从https://www.zhihu.com/question/35866596和https://www.jianshu.com/p/55755fc649b1以及《数学之美》中学习的这三种概念，现在做个总结。下面均已词性标注为例。张三(名词)在(介词)星巴克(名词)喝(动词) 咖啡(名词)。1.生成式：隐马尔科夫模型HMM o观测值：张三i状态值：名词A：状态转移概率矩阵p(i2|i1) ...
viterbi算法_Viterbi算法--求解隐马尔可夫模型解决序列标注问题(附Python代码)
weixin_39703561的博客
12-11 582
词性标注器词性标注器(POS tagger)的作用是给文本的每个单词赋予一个词性(POS, Part Of Speech).词性可以提供关于所在词和上下文的信息.比如动词后一般跟名词.词性信息可以帮助语法分析或者命名实体识别等. 序列标注在这里,文本被看作词的序列,而每个词被赋予词性则是获得标注.所以词性标注器也是序列标注的一个例子. 建模所谓建模就是用数学的语言来描述一个系统,用来解释系统...
Hough变换与Radon变换
magic_andy的专栏
01-15 3624
两种空间映射 一、Hough变换 p=xcos8+ysin8(此处8为拉丁字母代写） 一个空间点（x,y)就对应了一个变换域中的曲线p=xcos8+ysin8 一个变换域的点(p,8)对应着空间域的直线  y=p/sin8-xcos8/sin8 基于Hough变换提取图像线性特征的过程及特点http://wenku.baidu.com/view/598a0cb369d
PCA
magic_andy的专栏
01-20 500
主成分分析、主元分析。 找出数据中主要的结构或元素、去除冗余和噪音、降低维数，展示内部的简单结构。 优点：简单，独立外部。 其主要使用矩阵变换，找出一组正交基，将现有数据映射，得到简单的主要的几个成分。 主要目的为去除噪音、以及去除冗余。 详细见：http://wenku.baidu.com/view/053ec21755270722192ef739.html讲的很好。浙大的
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基于springboot的马术俱乐部管理系统设计与实现【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
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标题基于SpringBoot的马术俱乐部管理系统设计与实现AI更换标题第1章引言介绍马术俱乐部管理系统的研究背景、意义、国内外研究现状、论文方法及创新点。1.1研究背景与意义阐述马术俱乐部管理系统对提升俱乐部管理效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外马术俱乐部管理系统的发展现状及存在的问题。1.3研究方法以及创新点概述本文采用的研究方法，包括SpringBoot框架的应用，以及系统的创新点。第2章相关理论总结和评述与马术俱乐部管理系统相关的现有理论。2.1SpringBoot框架理论介绍SpringBoot框架的基本原理、特点及其在Web开发中的应用。2.2数据库设计理论阐述数据库设计的基本原则、方法以及在管理系统中的应用。2.3马术俱乐部管理理论概述马术俱乐部管理的基本理论，包括会员管理、课程安排等。第3章系统设计详细描述马术俱乐部管理系统的设计方案，包括架构设计、功能模块设计等。3.1系统架构设计给出系统的整体架构，包括前端、后端和数据库的交互方式。3.2功能模块设计详细介绍系统的各个功能模块，如会员管理、课程管理、预约管理等。3.3数据库设计阐述数据库的设计方案，包括表结构、字段设计以及数据关系。第4章系统实现介绍马术俱乐部管理系统的实现过程，包括开发环境、编码实现等。4.1开发环境搭建介绍系统开发所需的环境，包括操作系统、开发工具等。4.2编码实现详细介绍系统各个功能模块的编码实现过程。4.3系统测试与调试阐述系统的测试方法、测试用例以及调试过程。第5章系统应用与分析呈现马术俱乐部管理系统的应用效果，并进行性能分析。5.1系统应用情况介绍系统在马术俱乐部中的实际应用情况。5.2系统性能分析从响应时间、并发处理能力等方面对系统性能进行分析。5.3用户反馈与改进收集用户反馈，提出系统改进建议。第6章结论与展望总结马术俱乐部管理系统的设计与实现成果，并展望未来的研究
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