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条件随机场CRF(一)从随机场到线性链条件随机

条件随机场CRF(一)从随机场到线性链条件随机场     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...对于CRF,我们给出准确的数学语言描述:     设X与Y是随机变量,P(Y|X)是给定X时Y的条件概率分布,若随机变量Y构成的是一个马尔科夫随机场,则称条件概率分布P(Y|X)是条件随机场。...从条件随机场到线性链条件随机场     注意在CRF的定义中,我们并没有要求X和Y有相同的结构。...P(Y|X)构成条件随机场,即满足马尔科夫性: P(Yi|X,Y1,Y2,...Yn)=P(Yi|X,Yi−1,Yi+1)     则称P(Y|X)为线性链条件随机场。...即满足特征条件或者不满足特征条件。同时,我们可以为每个特征函数赋予一个权值,用以表达我们对这个特征函数的信任度。

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理解条件随机

如果在给定随机向量的条件下xu和xv条件独立,即 ? 则称图满足成对马尔可夫性。...则称图满足局部马尔可夫性。 假设顶点子集A和B被C分隔,即子图A和C、B和C之间有边连接,但A和B之间没有边连接。它们对应的随机向量为xA,xB和xC。...如果在给定xC的条件下xA和xB条件独立,即 ? 则称图满足全局马尔可夫性。一个重要结论是上面3种马尔可夫性是等价的。...一个概率无向图模型如果满足上面定义的3种马尔可夫性,则称为马尔可夫随机场(Markov random field)。 条件随机场 下面以马尔可夫随机场为基础,介绍条件随机场,线性链条件随机场的概念。...假设有无向图模型,其顶点对应的随机向量为y,对于图中任意顶点u,与该顶点有边连接的顶点集合为W,除u之外的顶点的集合为O。如果满足 ? 则称条件概率p(y丨x)为条件随机场。

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【机器学习】条件随机

本文介绍了条件随机场模型,首先对比了隐马尔科夫模型、最大熵马尔科夫模型、条件随机场模型。...作者 | 文杰 编辑 | yuquanle 条件随机条件随机场是一个概率图模型,深入图模型的话实在有太多东西。这里,我们接着隐马尔科夫模型和最大熵马尔科夫模型基础理解条件随机场。...基于熵原理,在满足所有条件经验期望的条件下,熵最大的为最好的模型,也就导出了对数线性模型,是一个标准的判别模型。 3)条件随机场同最大熵马尔科夫模型非常一致,也是一个基于特征模板的判别模型。...最大化条件概率为: 考虑整个序列的条件概率,条件随机场的目标函数是最大化: 对于参数的学习,同样可以采用最大熵模型使用的优化算法,比如梯度下降的方法。...就此,条件随机场就变成了一个特征模板定义的问题了,特征模板直接决定条件随机场的性能。

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条件随机场学习笔记

条件随机场进阶一 这里先简单叙述下条件随机场的几个基本概念,方便后续理解。首先,【条件随机场】其实分为两个关键词【条件】和【随机场】,他俩需要明确区分,咱们分别叙述下。...所以,条件+随机场 = 条件随机场。 条件随机场的由来 如果参看《统计学习方法》第11章节的话,你会发现一个很有趣的现象。...,Y_n) 好了,条件随机场是什么?很显然,对于每个随机变量YnY_n是否还需要做些限定呢?否则怎么能叫条件随机场呢?...线性链条件随机场 线性链条件随机场 ?...theta_y = \log P(y_c),\theta_{yi} = \log P(x_i | y_c),[X=xi|Y=yc][X = x_i | Y = y_c]表示指示函数,当且仅当方括号中的条件满足

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使用FILTER函数筛选满足多个条件的数据

参数包括,指定筛选的条件,应返回TRUE,以便将其包含在查询中。参数是否为空,如果没有满足筛选条件的结果,则可以给该参数指定要返回的内容,可选。 我们可以使用FILTER函数返回满足多个条件的数据。...假设我们要获取两个条件满足时的数据,如下图1所示示例数据,要返回白鹤公司销售香蕉的数据。...图1 可以使用公式: =FILTER(A2:D11,(A2:A11=G1)*(C2:C11=G2)) 公式中,两个条件相乘表示两者都要满足。结果如下图2所示。...图2 如果我们想要获取芒果和葡萄的所有数据,则使用公式: =FILTER(A2:D11,(C2:C11="芒果")+(C2:C11="葡萄")) 将两个条件相加,表示两者满足之一即可。...当然,也可以组合复杂条件筛选。

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条件随机场(CRF)的详细解释

条件随机场模型 让我们假设一个马尔可夫随机场并将其分为两组随机变量 Y 和 X。...条件随机场是马尔可夫随机场的一个特例,其中图满足以下属性:“当我们在 X 全局条件下,即 当X中随机变量的值固定或给定时,集合Y中的所有随机变量都遵循马尔可夫性质p(Yᵤ/X,Yᵥ,u≠v)=p(Yᵤ/...满足上述属性的一个这样的图是下面共享的链结构图: 由于 CRF 是一个判别模型,即 它对条件概率 P (Y / X) 进行建模,即 X 总是给出或观察到。因此,该图最终简化为一条简单的链。...满足马尔可夫性质的变量 Y₂,条件仅取决于相邻变量 CRF 理论和似然优化 让我们首先定义参数,然后使用 Gibbs 表示法建立联合(和条件)概率的方程。...而条件随机场具有判别性,对条件概率分布进行建模。CRF 不依赖独立性假设(即标签相互独立),并且避免标签偏差。隐马尔可夫模型是条件随机场的一个非常具体的例子,使用的转移概率是一个常数。

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条件随机场(Conditional Random Field,CRF)

条件随机场的定义与形成 2.1 条件随机场的定义 条件随机场: 设 XXX 与 YYY 是随机变量, P(Y∣X)P(Y|X)P(Y∣X) 是在给定 XXX 的条件下 YYY 的条件概率分布...则称条件概率分布 P(Y∣X)P(Y|X)P(Y∣X) 为条件随机场。 线性链条件随机场: P(Yi∣X,Y1,...,Yi−1,Yi+1,......2.2 条件随机场的参数化形式 根据上面,可以给出线性链条件随机场 P(Y∣X)P(Y|X)P(Y∣X) 的因子分解式,各因子是定义在相邻两个结点(最大团)上的势函数。...条件随机场的概率计算问题 给定条件随机场 P(Y∣X)P(Y|X)P(Y∣X) ,输入序列 xxx ,输出序列 yyy 计算条件概率 P(Yi=yi∣x),P(Yi−1=yi−1,Yi=yi∣...条件随机场的预测算法 给定条件随机场 P(Y∣X)P(Y|X)P(Y∣X) 和观测序列 xxx ,求条件概率最大的状态序列 y∗y^*y∗ 。与 HMM 类似,使用维特比算法。

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PHP | 条件嵌套、循环嵌套、条件循环相嵌套

1.条件嵌套 demo: 假设在发3月工资的时候,不仅判定性别,还要判定男性是否有房,没有房,可以发放住房补贴,对于女性,判定是否怀孕,怀孕还有怀孕补贴: <?...php $totalMoney = 0;//总工资 $basicMoney = 8000;//基本工资 $sex = "男"; $noHouse =...php $students = array( '2010'=>array('令狐冲',"59"), '2011'=>array('林平之',"44"), '2012'=>array('曲洋',"89"...php $students = array( '2010'=>'令狐冲', '2011'=>'林平之', '2012'=>'曲洋', '2013'=>'任盈盈', '2014'=>'向问天', '2015...10个学生的学号和姓名,用数组存储 $query = '2014'; //使用循环结构遍历数组,获取学号和姓名 foreach($students as $key => $v) { //使用条件结构

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自建视频流媒体服务器需要满足哪些条件

本篇我的重点就在于自建视频流媒体服务器需要满足哪些条件。流媒体服务器是一套复杂的系统,如果需要真正投入使用,必然有很多功能需要实现。...一、能满足数据存储要求 视频网站对服务器的要求标准很高,特别是针对存储空间的需求是特别大的,现阶段服务器通常都能保证足够大的存储空间。...EasyDSS视频直播点播系统能够满足数据的存储,存储的录像能够进行回放。 ? 二、服务器的数据处理性能要好 有关服务器的内存层面的问题,针对视频网站而言,会耗费很多的系统资源,其中就包括内存。...以上介绍了视频网站选择服务器要满足什么,EasyDSS是比较好的视频流媒体平台,能够进行二次开发,也可以联系我们按照需求定制。不论是从性能上,还是带宽、服务等方面,都能够满足各种视频网站的运作要求。

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