概率图几种模型的简介和比较
概率图是一类用图的形式表示随机变量之间条件依赖关系的概率模型, 是概率论与图论的结合。图中的节点表示随机变量,缺少边表示条件独立假设。根据图中边的有向、无向性,模型可分为两类:有向图、无向图。
- 朴素贝叶斯分类器(NBs:Naive Bayes)
- 最大熵模型(MEM:Maximum Entropy Model)
- 隐马尔可夫模型(HMM:Hidden Markov Models)
- 最大熵马尔可夫模型(MEMM:Maximum Entropy Markov Model)
- 马尔可夫随机场(MRF:Markov Random Fields)
- 条件随机场(CRF:Conditional Random Fields)
一般来说,x已给出,P(x)也是一个定值(虽然不知道准确的数据,但因为是恒值,可以忽略),只需关注分子P(x|yi)P(yi)。P(yi)是类别yi的先验概率,P(x|yi)是x对类别yi的条件概率。
最大熵模型公式中的 表示特征函数;表示特征函数的权重 ,可由训练样本估计得到, 大的非负数值表示了优先选择的特征,大的负值对应不太可能生的特征。
5.MRF
其中归一化因子
- 不同点:观察值xi不单纯地依赖于当前状态yi,可能还与前后状态有关;
- 相同点:条件随机场保留了状态序列的马尔科夫链属性——状态序列中的某一个状态只与之前的状态有关,而与其他状态无关。(比如句法分析中的句子成分)
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