從概率圖模型的角度看，條件隨機場（conditional random field，crf）是在給定一組輸入隨機變數或觀測變數x的條件下，另一組輸出隨機變數或目標變數y的條件概率分布模型，其特點是假定目標變數集構成馬爾可夫隨機場。所以，條件隨機場實際上可以看作是乙個通過觀測變數集x和目標變數集y定義的無向圖，或者說是乙個在給定x時，表達y的概率分布結構的馬爾可夫網路，但與其把它看作是對聯合概率分布p（y，x）的刻畫，還不如將它看作是對條件概率分布p（yx）的刻畫。p（yx）稱為條件隨機場，如果表達p（y，x）的馬爾可夫隨機場對任意節點y∈y，滿足下面的條件馬爾可夫性質，
p（yx，y-）=p（yx，nb（y）） （2.85）p（yx）=1z（x）p（y，x）p（y，x）=∏li=1ψi（di）z（x）=∑y∈val（y）p（y，x）（2.86）p（yix，y1，…，yi-1，yi+1，…，yn）=p（yix，yi-1，yi+1）（2.87）由於在圖2.12a的線性鏈條件隨機場中，所有的極大團是yi-yi+1（i=1，…，n-1）和yi-xi（i=1，…，n），因此根據hammersleyclifford定理，其概率分布具有如下形式：
p（yx）=1z（x）p（y，x）p（y，x）=∏n-1i=1ψi（yi，yi+1）∏ni=1ψi（yi，xi）z（x）=∑y∈val（y）p（y，x）（2.88）深度學習的概念案例
訓練集，測試集，特徵值，監督學習，非監督學習，半監督學習，分類，回歸 概念學習 學習是人類具有的一種重要智慧型行為，但究竟什麼是學習，長期以來卻眾說紛紜。社會學家 邏輯學家和心理學家都各有其不同的看法。機器學習是一門人工智慧的科學，該領域的主要研究物件是人工智慧，特別是如何在經驗學習中改善具體演算法...
深度優先演算法學習 案例
挑戰程式設計競賽第二版 巫澤俊 1.部分和問題 給定整數a1 a2 an，判斷是否可以從中選出若干數，使他們的和恰好為k。限制條件 1 n 20 10 8 ai 108 108 k 108 題解 利用深度優先演算法，分情況計算下去，遞迴。樣例 輸入 n 4 a k 15 輸出 no include ...
深度學習筆記（16） 誤差分析（一）
假設正在除錯貓分類器 然後在開發集取得了90 準確率，相當於10 錯誤 這離希望的目標還有很遠 也許需要看了一下演算法分類出錯的例子 注意到演算法將一些狗分類為貓 試想一下，可以針對狗，收集更多的狗圖 或者設計一些只處理狗的演算法功能之類的 為了讓的貓分類器在狗圖上做的更好，讓演算法不再將狗分類成貓...