《統計學習方法》筆記十一 條件隨機場

條件隨機場是給定一組輸入隨機變量條件下另外一組輸出隨機變量的條件機率分佈模型，其特色是假設輸出隨機變量構成馬爾可附隨機場，條件隨機場可用於不一樣的預測問題，書中僅討論在標註問題的應用，主要講述線性鏈條件隨機場，問題變成由輸入序列對輸出序列預測的判別模型，形式爲對數線性模型，學習方法一般是極大似然估計或正則化的極大似然估計。

機率無向圖模型

又稱馬爾可夫隨機場，是一個能夠由無向圖表示的聯合機率分佈。

模型定義

圖由結點v及鏈接結點的邊e組成，結點和邊的集合分別記做V和E，圖記做G=(V，E)，無向圖指沒有方向的圖。

機率無向圖模型的因子分解

條件隨機場的定義與形式

定義

條件隨機場的參數化形式

條件隨機場的簡化形式

條件隨機場的矩陣形式