条件随机场(Conditional random fields)，是一种判别式图模型，因为其强大的表达能力和出色的性能，得到了广泛的应用。从最通用角度来看，CRF本质上是给定了观察值集合(observations)的马尔可夫随机场。在这里，我们直接从最通用的角度来认识和理解CRF，最后可以看到，线性CRF和所谓的高阶CRF，都是某种特定结构的CRF。
1. 随机场
简单地讲，随机场可以看...
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2016-05-13 01:32:59
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??
【整理翻译自 SDTM IG 3.2:
www.cdisc.org/SDTM】
SU(Substance Use 药物使用)
SUGRPID: 用来关联一个subject的相关记录
SUSPID: sponsor定义的参考序号. 可以是预先打印在CRF上的信息
SUTRT(Reported Name of Substance): 药物名称 如: 烟, 咖...
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2016-05-12 22:25:25
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1、概率模型
机器学习中的很多模型可以根据概率分布形式分为生成模型和判别模型，其中生成模型以输入输出的联合分布P(X,Y)为基础建模，如朴素贝叶斯、隐马尔可夫模型；判别模型以条件概率分布P(Y|X)为基础建模，如最大熵模型、条件随机场等。这几个模型之间有一定的关系，它们的关系如下：
其中，NB表示朴素贝叶斯，ME表示最大熵，HMM表示隐马尔科夫，CRF表示条件随机场。joint联合分布，co...
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2016-04-17 23:10:02
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第11章 条件随机场
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。条件随机场可以用于不同的预测问题，本章主要讲述线性链(linear chain)条件随机场在标注问题的应用，这时问题变成了由输入序列对输出序列预测的判别模型，形式为对数线性模型，其学习方法通常是...
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2016-03-30 13:14:33
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序列标注问题应该说是自然语言处理中最常见的问题，而且很可能是最而没有之一。在深度学习没有广泛渗透到各个应用领域之前，传统的最常用的解决序列标注问题的方案是最大熵、CRF等模型，尤其是CRF，基本是最主流的方法。随着深度学习的不断探索和发展，很可能RNN模型会取代CRF的传统霸主地位，会成为解决序列标注问题的标配解决方案。...
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2016-02-23 20:57:37
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支持中文分词（N-最短路分词、CRF分词、索引分词、用户自定义词典、词性标注），命名实体识别（中国人名、音译人名、日本人名、地名、实体机构名识别），关键词提取，自动摘要，短语提取，拼音转换，简繁转换，文本推荐，依存句法分析（MaxEnt依存句法分析、CRF依存句法分析）。提供Lucene插件，兼容L...
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2016-01-06 18:03:58
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HMM,MEMM,CRF模型之间关系密切，需看：参考文献：http://www.cnblogs.com/kevinGaoblog/p/3874709.htmlhttp://baike.baidu.com/link?url=3BRZ5qo58-3MaGzPqI7zWhcqNY-0xfjUf79AMDL...
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2015-11-15 22:57:49
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今天想用C#调用crfs，但是老出问题。原因有几点。第一，我对crf不理解，虽然我用cmd跑了一遍，但是根本不理解为什么，而且只是草草看了下参数该输入什么，只是了解了形式，没有了解实质。所以在调用的时候，我不知道怎样转移输入输出的参数。另外，crf_learn在cmd运行的时候，用到了一个自带的dl...
原文：http://blog.chinaunix.net/uid-20236190-id-1643667.html只是copy过来，防止原文被删掉，原文的排版格式更清晰，建议大家看原文。CRF简介Conditional Random Field：条件随机场，一种机器学习技术（模型）CRF由John ...
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2015-10-23 18:01:44
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转自：http://www.bubuko.com/infodetail-471698.html1. X264显式支持的一趟码率控制方法有：ABR, CQP, CRF. 缺省方法是CRF。这三种方式的优先级是ABR > CQP > CRF. if ( bitrate ) rc_method = ABR...
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2015-10-21 18:58:56
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