1、條件隨機場概述

        條件隨機場（Conditional random field）是一種判別模型，用于預測序列。他們使用來自先前標簽的上下文信息，從而增加了模型做出良好預測所需的信息量。在這篇文章中，將討論一些將介紹 CRF 的主題。

        1、什么是判別分類器（以及它們與生成分類器的比較）

        2、條件隨機場的數學概述

        3、CRF 與隱馬爾可夫模型有何不同

        4、CRF的應用

        在許多不同的領域，如物理學或統計學，隨機場是給定隨機觀察集的聯合分布的表示。正如我們稍后將看到的，CRF從一組隨機觀察中模擬條件概率分布，因此被稱為“條件隨機場”。

2、什么是判別分類器

        機器學習模型有兩個常見的分類，生成式和判別式。

        條件隨機場是一種判別分類器，因此，它們對不同類之間的決策邊界進行建模。另一方面，生成模型對數據的生成方式進行建模，在學習之后，可用于進行分類。舉個簡單的例子，樸素貝葉斯是一種非常簡單且流行的概率分類器，是一種生成算法，而邏輯回歸是一種基于最大似然估計的分類器，是一種判別模型。讓我們看看如何使用這些模型來計算標簽預測：

        樸素貝葉斯分類器基于樸素貝葉斯算法，該算法規定如下：

總結

以上是生活随笔為你收集整理的机器学习笔记 - 什么是条件随机场?的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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