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条件随机场
2019-02-27 14:27:01
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条件随机场 机器学习 模型推理
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x1
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y3
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xn
x3
x2
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对p（x，y）建模例如Naive Bayes
硬分类
yn
y2
Gaussian Mixture Model
打破了HMM模型的观测独立性假设，更加合理。但是出现了标注偏差问题，原因是因为局部归一化
max margin classifier
1.观测独立性假设 2.齐次马尔可夫假设
CRF
概率生成模型
y（0|1->sequence）
概率判别模型
对p（y|x）建模例如logistics regression
将有向图变成了无向图，解决了局部归一化问题
x
Maximum Entropy Markov Model
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PLA
感知机（误分类驱动）
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SVM
time
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条件随机场
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