条件随机场适用于无监督学习吗？

article/2025/11/6 19:23:01

条件随机场适用于无监督学习吗？
在网上搜到的资料比较少。
HMM模型可以用EM算法来进行无监督学习。

http://chatgpt.dhexx.cn/article/x2VoB31B.shtml

深入理解机器学习——概率图模型（Probabilistic Graphical Model）：条件随机场（Conditional Random Field，CRF）

分类目录：《深入理解机器学习》总目录条件随机场（Conditional Random Field，CRF）是一种判别式无向图模型，在《概率图模型（Probabilistic Graphical Model）：隐马尔可夫模型&#xff…

概率图模型之条件随机场

条件随机场（CRF）是一种判别式无向图模型。生成式模型是直接对联合分布进行建模，而判别式模型是对条件分布进行建模。前面提到的隐马尔可夫模型和马尔可夫随机场都是生成式模型，而条件随机场则是判别式模型。条件随机场试图对多个变…

马尔可夫随机场与条件随机场

文章目录马尔可夫随机场1. 引言2. 团与极大团3. MRF联合概率4. MRF的条件独立性(有向分离)条件随机场马尔可夫随机场 1. 引言马尔可夫随机场(Markov Random Field，简称MRF)，是马尔可夫网的一种，生成式模型，是一种著名的无向图…

通俗易懂条件随机场CRF

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。…

条件随机场(2)——概率计算

1.CRF简化表示先回顾一下线性链CRF参数化形式和都可以表示为随机变量的函数，因此，可以将和统一成其中，是转移特征的个数，是状态特征的个数。特征函数所代表的特征集合一共有K个值，。用来表示特征的权重&am…

条件随机场详细推导

条件随机场条件随机场简介1.条件随机场简介条件随机场举例2.条件随机场举例条件随机场三个基本问题及推导3.条件随机场三个基本问题及推导参考文献条件随机场简介 1.条件随机场简介马尔可夫随机场：设有联合概率分布P(Y)，由无向图G(V,E)表示&…

经典算法: 条件随机场(conditional random field, CRF)

1. 引言条件随机场，conditional random field，CRF，是给定一组输入随机变量的条件下，输出随机变量的条件概率分布模型。条件随机场和隐马尔可夫模型的联系： 可以看到，条件随机场是一种无向图。 2. 概…

条件随机场原理介绍

1. 引言条件随机场（Conditional random field，CRF）是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，其特点是假设输出随机变量构成马尔可夫随机场。条件随机场常用于序列标注问题，比如命名实体识别…

条件随机场（CRF）概述

转自：原文链接条件随机场是一种判别模型，用于预测序列。他们使用来自先前标签的上下文信息，从而增加了模型做出良好预测所需的信息量。在这篇文章中，我将讨论一些将介绍 CRF 的主题。我会过去： 什么是判别分类器&am…

条件随机场CRF的理解

1.个人理解和总结对比HMM的状态转移概率矩阵和发射概率矩阵CRF有自己的定义在边上的特征函数（相当于转移概率）和定义在节点上的特征函数（相当月发射概率）序列标注HMM可以根据转移概率矩阵和发射概率矩阵计算出隐状态序列概率&am…

$条件随机场的简单理解$

条件随机场的简单理解

目录什么是条件随机场条件随机场长怎么样如何构建特征函数前向—后向算法条件随机场的概率计算问题条件随机场的预测问题什么是条件随机场条件随机场的定义条件随机场总的来说就是只要满足“条件随机场”这个条件，就可以根据定义的模型去求解我们需…

nlp基础—9.条件随机场模型(CRF算法)

文章目录引言一、概率无向图模型1. 概率无向图模型的定义2. 概率无向图模型的因子分解二、条件随机场的定义与形式1. 条件随机场的定义2. 条件随机场的参数化形式3. 条件随机场的简化形式4.条件随机场的矩阵形式三、条件随机场的三个基本问题1.概率计算问题2. 学习问题3. 预…

条件随机场模型

条件随机场模型（Conditional Random Fields, CRF） 条件随机场是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，其特点是假设输出随机变量构成马尔可夫随机场。线性链条件随机场，是输入序列对输出…

$CRF 条件随机场$