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  • MRF和CRF的理解

    概率图模型中,贝叶斯是有向图,马尔可夫是无向图。

    马尔可夫随机场 条件随机场
    联合概率密度P(y) 条件概率,在变量的基础上增加了特征 P(y|x)
     

    CRF变量子集上存在有向依赖的马尔可夫网

    ——《概率图模型》厚书

     

     CRF是给定随机变量X条件下,随机变量Y的马尔科夫随机场。

    ——《统计学习》李航

    定义:设有联合概率分布P(Y),由无向图G=(V,E)表示,

    在图G中,结点表示随机变量,边表示随机变量之间的依赖关系,

    如果联合概率分布P(Y)满足成对,局部或全局马尔可夫性,称此联合概率分布为概率无向图模型,或马尔可夫随机场。

    定义:设X与Y是随机变量,P(Y|X)是在X的条件下Y的条件概率分布,若随机变量Y构成一个无向图G=(V,E)表示的马尔可夫随机场,即

    P(Yv|X,Yw,w!=v)=P(Yv|X,Yw,w~v)

    对任意结点v成立,则称条件概率分布P(Y|X)为条件随机场。

    式中,w~v表示在图G=(V,E)中与结点v有边连接的所有结点w,w!=v表示结点v以外的所有结点。Yv,Yw为结点v,w对应的随机变量。

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/yhlx125/p/11624831.html
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