HMM与条件随机场

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【NLP】隐马尔可夫模型(HMM)与条件随机场(CRF)简介
qq_42533357的博客
04-07 2435
隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）是一种用于处理含有隐藏状态的序列数据的统计学习模型。通过建模隐藏状态之间的转移关系以及隐藏状态与观测数据的生成关系，HMM能够在仅观察到部分信息的情况下进行状态推理、概率计算、序列标注以及模型参数学习，从而服务于各种实际应用中的序列数据分析和预测任务。所以，HMM特别适用于那些只能观察到部分信息（即观测序列），而系统的实际状态（即隐藏状态）无法直接观察的情况。
sheng的学习笔记-AI-概率图，隐马尔可夫HMM，马尔可夫随机场MRF，条件随机场CRF
coldstarry的专栏
09-06 1161
条件随机场（Conditional Random Field,简称CRF）是一种判别式无向图模型，可看作给定观测值的马尔可夫随机场，
HMM与条件随机场区别 转
studyvcmfc的专栏
04-26 364
作者：孤云独去闲 链接：https://www.zhihu.com/question/35866596/answer/160605502 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 这两个模型都用他们各自的方式，都能回答上面的两个问题。 1。从model的角度来说，HMM是generative的，什么意思呢？意思是说HMM描述的是已知量和未知量的一个联...
CRF条件随机场与HMM，MEMM比较
Rnan_prince的博客
08-13 1545
CRF简介 ConditionalRandomField：条件随机场，一种机器学习技术（模型） CRF由John Lafferty最早用于NLP技术领域，其在NLP技术领域中主要用于文本标注，并有多种应用场景，例如： 分词（标注字的词位信息，由字构词） 词性标注（标注分词的词性，例如：名词，动词，助词） 命名实体识别（识别人名，地名，机构名，商品名等具有一定内在规律的实体名词） 本文...
[转] 条件随机场简介
weixin_34292287的博客
12-23 341
原文网址：http://hi.baidu.com/hehehehello/blog/item/2bc871c66a45c9059d163d94.html     CRF(Conditional Random Field) 条件随机场是近几年自然语言处理领域常用的算法之一，常用于句法分析、命名实体识别、词性标注等。在我看来，CRF就像一个反向的隐马尔可夫模型(HMM)，两者都是用了马尔科夫链作为隐...
朴素贝叶斯(NB)、逻辑回归(LR)、隐马尔科夫模型(HMM)、条件随机场(CRF)
Sundrops的专栏
07-22 8174
一直在搞CNN/RNN，对传统的知识了解一直不够，今天恰好看一篇论文需要CRF的知识，就借机都学习一下 梗概 朴素贝叶斯：生成式模型，条件独立 —> 序列形式 隐马尔科夫模型 —> 图形式 通用有向图模型 逻辑回归：判别式模型，条件不独立 —> 序列形式 线性链条件随机场 —> 序列形式 通用条件随机场 朴素贝叶斯 贝叶斯公式 P(Y|X)=...
python中文分词：基于条件随机场模型的中文分词实现及改进全项目.zip
11-21
标题中的“python中文分词：基于条件随机场模型的中文分词实现及改进全项目”表明，这是一个关于Python编程语言的项目，专注于中文文本的分词处理。分词是自然语言处理（NLP）中的基础步骤，它将连续的文本序列切...
条件随机场与马尔科夫随机场解析
条件随机场与马尔科夫随机场（Markov Random Field, MRF）和隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model, HMM）相比，其主要优势在于能够捕捉上下文的全局依赖。 马尔科夫随机场是基于马尔科夫假设的随机变量集合，这个...
HMM的(五个基本要素，三个假设，三个解决的问题)
weixin_33815613的博客
02-13 1521
了解HMM的人们，都知道HMM有五个基本要素，三个假设和解决的三个问题： 首先看下HMM的五个基本要素： 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 其次，回忆下HMM的三个假设： 1、有限历史性假设，p(si|s...
概率图模型学习笔记：HMM、MEMM、CRF
Mr.Scofield
01-29 7918
概率图模型学习笔记：HMM、MEMM、CRF 原创博客，转载请注明出处。 From Scofield. RxNLP 一、Preface 二、Prerequisite     2.1 概率图         2.1.1 概览         2.1.2 有向图 vs. 无向图         2.1.3 马尔科夫假设&马尔科夫性     2.2 判别式模型 vs.
HMM（隐马尔可夫）、MEMM（最大熵马尔科夫）、CRF（条件随机场）
鲨鱼儿的博客
04-10 2724
一、HMM（隐马尔科夫） 1、马尔可夫过程 1、马尔可夫过程： 马尔可夫过程分为 一阶马尔科夫过程 和 n阶马尔可夫过程，要使用 隐马尔可夫HMM模型 必须认可马尔可夫过程的假设。 参考文章： https://blog.youkuaiyun.com/qq_16555103/article/details/95611527---- 马尔可夫...
概率图模型入门（隐马尔可夫模型HMM、条件随机场CRF）
_Mogician的博客
10-20 1065
隐马尔可夫模型 利用先验概率，贝叶斯分类器可以对给定的样本数据进行一次概率估计。而对于序列数据，如天气等时间序列、顾客的购买历史、自然语言的语句等，其变量之间显然具有相关性时，假设各变量始终独立同分布的朴素贝叶斯就不足以完成估计和预测了。对于一组顺序数据即序列，直觉上，我们会猜想，与历史的观测相⽐，当前的观测值会为预测未来值提供更多的信息，为此，我们拓展出了贝叶斯网以解决序列问题。 首先需要注意的...
C++界面库大全[可运行源码]
11-24
本文详细介绍了十几种常见的C++界面库，包括Qt、wxWidgets、MFC、FLTK、VTK、OpenCV、JUCE、Tk、GTK+、QtitanRibbon、Ultimate++、Gtkmm和CEGUI等。每种界面库都涵盖了其特点、安装方法、使用方式以及适用场景。Qt作为跨平台框架适用于多种GUI应用程序开发；wxWidgets和MFC分别适用于跨平台和Windows平台开发；FLTK和GTK+以轻量高效著称；VTK和OpenCV专注于三维可视化和图像处理；JUCE和CEGUI则分别适用于音频和游戏开发。文章为开发人员提供了全面的参考，帮助其根据项目需求选择合适的界面库。
Android 6.0 Launcher3屏幕切换动画实现[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在Android 6.0系统上为Launcher3增加屏幕切换动画功能的实现过程。主要内容包括：1. 在DeviceProfile.java中修改布局函数以优化UI效果；2. 在Launcher.java中初始化切换动画类型及其UI，并保存设置以便下次启动时使用；3. 在PageViewAnimation.java中实现多种切换效果，如经典动画、转盘动画、层叠动画、旋转动画等；4. 在Workspace.java中监听屏幕滑动位移变化，通过PageViewAnimation类实现动画切换效果。文章还总结了实现该功能的三步流程：初始化类型及UI、实现具体需求、监听数据变化。
ASE转URP Shader指南[项目源码]
11-24
本文详细介绍了如何将基于Amplify Shader Editor（ASE）创建的Shader高效迁移到URP的Shader Graph。文章从迁移的必要性、可用工具、架构差异、常见问题及解决方案、批量迁移流程等多个方面进行了系统阐述。通过工具推荐、实践案例和脚本辅助，帮助开发者掌握从ASE到Shader Graph的迁移方法，提升项目过渡效率。
知识付费源码程序平台功能完善带详细教程
11-24
知识付费源码程序平台功能完善，支持微信、支付宝、银联、服务商支付，支付接口 支持阿里云、腾讯云、七牛云外部储存。 内附详细搭建教程。 源码只是拿来测试学习，不可用来商用，喜欢购买正版。
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究（Matlab实现）
11-24
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究（Matlab实现）内容概要：本文研究了基于机器学习（ML）和离散小波变换（DWT）的电能质量扰动分类方法，并提供了Matlab实现代码。首先利用DWT对电能质量信号进行特征提取，有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的时频特性；随后结合多种机器学习分类器（如SVM、BP神经网络、随机森林等）对提取的特征进行训练与分类，构建高效的扰动识别模型。文中详细阐述了信号预处理、特征工程、模型训练与评估的全过程，验证了该方法在多类扰动识别中的准确性与鲁棒性。; 适合人群：具备一定信号处理和机器学习基础知识，从事电力系统、电气工程及相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于电能质量监测系统中对异常信号的自动识别与分类；②为智能电网中的故障诊断与电能质量管理提供技术支持；③作为Matlab仿真实践案例，帮助理解DWT在信号分析中的应用及ML分类器的实现流程。; 阅读建议：建议结合Matlab代码同步运行与调试，深入理解DWT分解过程及特征提取方法，同时可尝试更换不同分类器或优化参数以提升分类性能，进一步拓展至实际数据的应用验证。
RK3576开发板WiFi AP配置[代码]
最新发布
11-24
本文详细介绍了基于RK3576开发板的WiFi AP通信配置方法。首先，通过修改hostapd.conf文件配置SSID和密钥，启动hostapd服务以开启AP功能。接着，配置udhcpd服务以自动分配IP地址，确保wlan1的IP地址与udhcpd.conf中的可分配IP在同一网段。最后，启动udhcpd服务，其他设备即可搜索并连接该SSID。文章提供了具体的配置步骤和示例，帮助用户快速实现WiFi AP功能。
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