电信保温杯笔记——《统计学习方法（第二版）——李航》第11章 条件随机场

本文主要是介绍电信保温杯笔记——《统计学习方法（第二版）——李航》第11章 条件随机场，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

论文

CRF算法：《Conditional Random Fields: Probabilistic Models for Segmenting and Labeling Sequence Data》

介绍

电信保温杯笔记——《统计学习方法（第二版）——李航》
本文是对原书的精读，会有大量原书的截图，同时对书上不详尽的地方进行细致解读与改写。

条件随机场（conditional random field）是给定一组输入随机变量 $X$ 条件下另一组输出随机变量 $Y$ 的条件概率分布模型 $P(Y|X)$，其特点是假设输出随机变量 $Y$ 构成马尔可夫随机场。

马尔可夫随机场又称为概率无向图模型。故下面介绍概率无向图模型。

概率无向图模型

首先介绍图模型。

图模型

具有马尔科夫性的无向图，就是概率无向图，下面介绍马尔科夫性。

马尔科夫性

成对马尔科夫性

局部马尔科夫性

全局马尔科夫性

概率无向图的定义

概率无向图模型的因子分解

首先给出无向图中的团与最大团的定义。

团与最大团

定义

例子

因子分解

总结为如下定理

了解了马尔可夫随机场后，下面介绍条件随机场。条件随机场（conditional random field）是给定随机变量 $X$ 条件下，随机变量 $Y$ 的马尔可夫随机场。

条件随机场

条件随机场的定义

它想说的是，$v$ 点状态的预测，只与跟它连接的节点的状态有关，与跟它没有连接的节点的状态无关，而隐马尔可夫模型的假设 $v$ 点状态的预测只与它的前一个节点的状态有关，这是两者的不同之处。

线性链条件随机场

它跟条件随机场的定义一致，只不过节点的结构变成了链表，故与条件随机场的定义中的节点 $v$ 相连的节点只有前后2个。

条件随机场的形式

下面是条件随机场 $P(Y|X)$ 公式化的各种表达形式。

参数化形式

就是条件概率写成 $P(Y|X)$ 具体公式。

其中 $y=(y_1,y_2,\cdots ,y_n)$。

例子

例子中 $P(y|x)=\exp \left[\sum _{i=1}^{n+1}\left(\sum _{k=1}^5{\lambda }_k{t}_k(y_{i-1},y_i,x,i)+\sum _{k=1}^4{\mu }_k{s}_k(y_i,x,i)\right)\right]$ 才与下文矩阵形式书写一致。

简化形式

下面就是把上面公式exp里面的内容进行合并简化。

矩阵形式

上式方括号是矩阵元素的表达式，即 $A=[a_{ij}]$。
$y_i$ 共有 $m$ 个状态取值，$i=1,\cdots ,n$，所以矩阵是 $m$ 阶的。因为 $y_0$ 和 $y_{n+1}$ 只有一种取值，而矩阵 $M_1,M_{n+1}$ 又希望保持矩阵形式，故 $M_1$ 除第一行以外都是0，$M_{n+1}$ 除第一列以外都是0。

矩阵 $[M_1(x)M_2(x)\cdots M_{n+1}(x)]$ 只有左上角元素不为零。

例子

以上是模型的介绍，下面是模型的运用与参数估计方法。

条件随机场的概率计算

向前-向后算法

电信保温杯笔记——《统计学习方法（第二版）——李航》第10章 隐马尔可夫模型中有向前算法和向后算法的笔记。

概率计算

期望计算

预测算法

电信保温杯笔记——《统计学习方法（第二版）——李航》第10章 隐马尔可夫模型中有维特比算法的笔记。

步骤

例子

条件随机场的参数估计

改进的迭代尺度法

电信保温杯笔记——《统计学习方法（第二版）——李航》第6章 逻辑斯谛回归与最大熵模型中有关于改进的迭代尺度法的笔记。

这是一种对数似然函数的参数估计的解法。

步骤

算法S

算法T

拟牛顿法

步骤

本章概要

备注

求解的算法没有细看，但用的都是前几章的算法。

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hktxt /Learn-Statistical-Learning-Method

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