白话随机场

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最新推荐文章于 2024-12-03 00:19:01 发布
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大道至简 —— 白话条件随机场Conditional Random Fields
大脸猫的博客
04-15 1005
前言 李航大佬的《统计学习方法》相信很多人都拜读过，在条件随机场那章有非常多的理论证明和公式推导，非常之抽象，因此理解起来也比较困难。那么今天，我将会用一种大白话的方式将条件随机场具象化，让这玩意儿没有任何学习壁垒。 一个例子 假如你有小明同学一天内不同时段的照片，从小明起床到睡觉各个时间段都有。现在我们的任务是对这些照片进行分类，比如照片1是吃饭，那就给照片1打上吃饭的标签；照片2是睡觉，那就给照片2打上睡觉的标签；照片3是学习，那就给照片3打上学习的标签。但是，既然要分类，人工分类的效率毫无疑问是
大道至简 —— 条件随机场与逻辑回归、隐马尔科夫模型的比较
大脸猫的博客
04-15 3500
前言 大道至简 —— 白话条件随机场Conditional Random Fields上一节我们讲到，为了建一个条件随机场，我们首先要定义一个特征函数集，每个特征函数都以整个句子，当前位置，位置和的标签为输入。然后为每一个特征函数赋予一个权重，然后针对每一个标注序列，对所有的特征函数加权求和，必要的话，可以把求和的值转化为一个概率值。 那么，我们同样会发现，条件随机场在形式和作用上好像和逻辑回归和HMM有点相似。 条件随机场和逻辑回归 观察公式： 上式含义为，对给定序列，标注序列在所有标注序.
白话条件随机场
qq_40794377的博客
05-08 327
转载https://zhuanlan.zhihu.com/p/34261803 在了解条件随机场的时候，一开始被各种各样的定义和公式吓倒，抽象晦涩。查阅了一些资料也任然很困惑。废了很多功夫终于算是明白了一些，希望这篇文章能帮一些人少走一点弯路，哪怕一个也是极好的。自然，这文章也是错误百出的。 CRF 综述 简单而又直白的讲，线性条件随机场，是只考虑 概率图中相邻变量是否满足特征函数的一个...
马尔可夫随机场
Mo_tus的博客
04-30 1685
马尔可夫随机场（Markov random field，MRF），又称概率无向图模型、马尔可夫网络，是一个可以用无向图表示的联合概率分布的模型，多用于图像分割、图像去噪、 语义分割等。
通俗易懂条件随机场CRF
机器之我心的博客
06-11 8718
条件随机场CRF　 条件随机场(Conditional Random Fields, 以下简称CRF)是给定一组输入序列条件下另一组输出序列的条件概率分布模型，在自然语言处理中得到了广泛应用。本系列主要关注于CRF的特殊形式：线性链(Linear chain) CRF。本文关注与CRF的模型基础。1.什么样的问题需要CRF模型　　　　和HMM类似，在讨论CRF之前，我们来看看什么样的问题需要CRF...
[白话解析] 用水浒传为例学习条件随机场
罗西的思考
05-14 628
本文将尽量使用易懂的方式，尽可能不涉及数学公式，而是从整体的思路上来看，运用感性直觉的思考来解释条件随机场。并且用水浒传为例学习。并且从名著中找了具体应用场景来帮助大家深入这个概念。
大学生白话——随机森林：一个团结友爱的集成算法
alxiu的博客
12-03 661
首先，我们要了解决策树。决策树就像一颗会思考的树，它能根据数据特征来做出决策。比如，你想决定今天要不要带伞，决策树会根据天气、温度、湿度等因素来判断。随机森林这个强大的机器学习算法，就像一个充满智慧和力量的森林。通过今天的白话解读，相信大家对随机森林有了更深入的了解。下次当你在校园里遇到数据分析问题时，不妨试试用随机森林来解决问题吧！
条件随机场_统计学习方法_学习笔记
03-03 2597
前言 书中最后一章----条件随机场（Conditional Random Field，CRF）是目前为止学习到的比较抽象的一个模型了。网络上许多关于书中的此部分内容的博客、学习资源等都是照本宣科，因此学习这部分内容耗费了不少的精力。接下来结合我个人的理解来谈谈条件随机场。 因为符号较多，务必清楚每个符号代表的确切含义。 目录 1 一个例子 2 条件随机场原理 2.1 概率无向图模型（马...
通俗易懂理解——条件随机场CRF
木东的博客
01-29 2297
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIyNzE5NjExMA==&mid=2651342812&idx=1&sn=2f74c852200d6868f68a2f05ba561ac8&chksm=f3980a7dc4ef836b764c7ad2bab7c92e696074af43efa2a6be03d686fcec0a4a91a05a116b38&scene=178&cur_album_id=1381650339941761024
机器学习之条件随机场（CRF）
远洋号
11-09 683
什么是CRF     CRF即条件随机场（Conditional Random Fields），是在给定一组输入随机变量条件下另外一组输出随机变量的条件概率分布模型，它是一种判别式的概率无向图模型，既然是判别式，那就是对条件概率分布建模。     CRF较多用在自然语言处理和图像处理领域，在NLP中，它是用于标注和划分序列数据的概率化模型，根据CRF的定义，相对序列就是给定观测序列X和输出序列
白话经典算法系列之六 快速排序 快速搞定 - MoreWindows - 博客园1
08-04
快速排序是一种高效的排序算法，由C.R.A.Hoare在1962年提出。它基于分治策略，但其完整流程可以更...尽管在最坏情况下性能下降，但通过优化（如随机化基准选择）可以避免这种情况，使其在大多数实际场景下表现优秀。
白话强化学习（理论+代码）
`or 1 or 不正经の泡泡
12-02 2674
昨天无意中翻了翻以前的博文，发现关于强化学习部分的理论部分说的不是很清晰，属于那种懂得都懂，不懂的很难懂的那种。所以的话刚好趁期末有点空复习，那么把这个简要补充一下吧。从最基础的地方重新开始讲起吧，那么本文的话也是会将看起来比较复杂的概念进行简化，但是本文当中还是会有的，但是你可以选择性忽略，或者自行加一个补充。。那么本文目标啥呢强化学习的概念强加学习的特征理解马尔科夫决策bellman方程是啥Q-learnDQN。
Lua非空判断方法[源码]
11-24
本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。
JS表格转Excel实现[可运行源码]
11-24
该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。
图片转bin文件存储[项目代码]
11-24
本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。
ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。
Anaconda安装与使用指南[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在Anaconda环境下安装和使用jupyter及numpy的步骤。首先，指导用户如何安装Anaconda并创建虚拟环境，然后详细说明了如何在虚拟环境中安装jupyter和numpy。接着，文章提供了多个numpy的练习示例，包括创建零向量、矩阵操作、归一化等。此外，还介绍了如何在Jupyter中完成numpy、pandas和matplotlib的例题，涵盖了从基础操作到实际应用的多个方面。最后，文章总结了实验过程中的经验，特别是在使用国内镜像源后下载速度的提升。
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）
11-24
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的JPS（跳跃点搜索）全局路径规划与DWA（动态窗口法）局部避障的混合控制算法，用于机器人在动静态障碍物环境下的自主导航。该算法通过JPS优化全局路径搜索效率，提升路径规划速度，并结合DWA实现实时动态避障，增强了机器人在复杂动态环境中的适应性和安全性。整个系统在Matlab平台上进行了代码实现与仿真验证，展示了良好的路径规划效果与避障性能。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制或路径规划基础知识的研究生、科研人员及从事智能机器人开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人在静态与动态障碍共存环境中的自主导航任务；②为研究高效全局规划与实时局部避障的融合策略提供技术参考与实现案例；③支持Matlab仿真环境下的算法验证与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解JPS与DWA的集成逻辑，重点关注算法在路径最优性、计算效率与避障实时性之间的平衡设计，可进一步扩展至多机器人系统或复杂地形场景的应用研究。
Lua中loadstring应用[源码]
最新发布
11-24
本文介绍了在Lua编程中使用loadstring函数解析字符串公式的方法，特别是在游戏开发中的应用。通过示例代码展示了如何解析包含动态变量的字符串，如属性键、操作符和技能等级等，并动态计算其值。文章详细说明了如何利用loadstring将字符串转换为可执行的Lua代码，并处理复杂的公式解析，如计算buff持续时间和属性加成。这对于需要动态处理游戏内文本和公式的开发者具有实用价值。
白话拆解数据结构
05-16
### 数据结构的基础概念 数据结构是一种用于组织、管理和存储数据的方式，以便能够高效访问和修改数据[^1]。它不仅是一个抽象的概念，还涉及具体的实现方式和技术细节。通过合理选择合适的数据结构，可以显著提高程序性能并简化开发过程。 #### 白话解释：什么是数据结构？ 可以把数据结构想象成一种工具箱，里面有不同的工具（即不同的数据结构），每种工具有其特定用途。例如： - **数组**就像一个整齐排列的小盒子，每个盒子里放着一件物品，你可以快速找到某个位置上的物品。 - **链表**则像一串项链，每一颗珠子只知道自己前面或者后面的一颗珠子在哪里，要找中间某一颗可能需要逐个查找。 - **栈**类似于叠盘子的过程，每次取用时只能拿最上面的那个盘子。 - **队列**则是排队买票的情景，先到的人总是优先处理。 这些比喻帮助初学者更容易理解各种常见数据结构的特点及其应用场景[^4]。 --- ### 数据结构的组成要素 任何数据结构都可以分解为以下几个核心组成部分： 1. **逻辑结构** - 描述的是数据之间的关系形式。主要分为两大类：线性结构和非线性结构。 - 线性结构意味着元素之间存在一对一的关系，比如数组、链表等。 - 非线性结构表示更复杂的关联模式，如树形结构或图状结构。 2. **物理存储** - 定义了数据在计算机内存中的实际布局方法。通常有两种基本形式： - 连续分配（Contiguous Allocation）——所有节点紧密相连存放在同一片区域里，便于随机访问但扩展困难； - 链接分配（Linked Allocation）——各个部分散布于不同地方并通过指针相互连接起来，灵活性较高却牺牲了一定程度的速度优势[^3]。 3. **操作接口** - 提供了一系列针对该类型的操作函数集，允许用户执行增删改查等功能。例如，在列表中插入新项、删除现有项目或是遍历整个序列等等动作都需要依赖相应的方法支持完成任务目标[^2]。 ```java // Java 实现简单的动态数组 (ArrayList 的雏形) public class MyDynamicArray { private int[] array; private int size; public MyDynamicArray() { this.array = new int[10]; // 初始容量设为 10 this.size = 0; // 当前大小初始化为零 } public void add(int value) { if (size >= array.length){ resize(); // 如果满了就扩容 } array[size++] = value; } private void resize(){ int[] newArray = new int[array.length * 2]; System.arraycopy(array, 0, newArray, 0, array.length); array = newArray; } @Override public String toString() { StringBuilder sb = new StringBuilder(); for (int i=0;i<size;i++) { sb.append(array[i]).append(","); } return sb.toString().replaceAll(",$", ""); } } ``` 以上代码片段展示了如何创建自定义版本的动态数组，并包含了增加元素的功能以及自动调整内部缓冲区的能力。 --- ### 总结 掌握数据结构的关键在于熟悉各类模型的工作机制及其适用范围。无论是理论层面还是实践环节都要注重积累经验教训从而不断提升解决问题效率的同时也增强个人技术水平[^5]。
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