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本文小編為大家詳細介紹“CRFs是什么”，內容詳細，步驟清晰，細節處理妥當，希望這篇“CRFs是什么”文章能幫助大家解決疑惑，下面跟著小編的思路慢慢深入，一起來學習新知識吧。
CRF是如何解決圖模型所面臨的的問題的？
解決這個問題的一個方法是直接對條件分布建模，這就是分類所需要的全部內容。CRFs本質上是一種結合分類和圖模型優點的方法，將對多元數據進行緊湊建模的能力與利用大量輸入特征進行預測的能力相結合。條件模型的優勢在于，只涉及輸入數據變量的依賴關系在條件模型中不起作用，因此準確的條件模型的結構可以比聯合模型簡單得多。對于機器學習極客來說，生成模型和CRFs之間的區別類似于樸素貝葉斯分類器和邏輯回歸分類器之間的區別。事實上，多項式邏輯回歸模型可以看作是最簡單的CRF，其中只有一個輸出變量。
CRFs是什么？
條件隨機場是對結構化數據(如序列、樹和網格)進行標記和分段的概率框架。這在建模時間序列數據時特別有用，其中時間依賴性可以以各種不同的形式表現出來。其基本思想是在給定一個特定的觀察序列的情況下，定義標簽序列上的條件概率分布，而不是標簽和觀察序列上的聯合分布。CRFs的主要優點是對獨立性假設的放寬。獨立假設是指變量之間不相互依賴，也不以任何方式相互影響。情況并非總是如此，這可能導致嚴重的錯誤。
HMM vs CRF
HMM是一個生成模型，它通過基于訓練數據建模轉換矩陣來直接給出輸出。可以通過提供更多的數據點來改進結果，但是不能直接控制輸出標簽。HMM根據提供的訓練數據來學習轉換概率。因此，如果我們提供更多的數據點，那么我們就可以改進模型以包含更廣泛的種類。CRF是一個判別模型，它輸出一個置信度。在大多數情況下，這是非常有用的，因為我們想知道模型在那一點上對標簽有多確定。這種置信度可以閾值化，以適應各種應用。置信度的好處是，與HMM相比，誤警的數量較低。
相對于HMMs, CRFs的主要優勢在于它們的條件概率的特性，這使得HMMs所需的獨立性假設得到了放松。此外，CRFs避免了標簽的偏差問題，這是基于有向圖模型的馬爾可夫模型所顯示出來的弱點。CRF可以看作是HMM的一種泛化，或者我們可以說HMM是CRF的一種特殊情況，在這種情況下，使用常數概率來建模狀態轉換。CRFs在許多實際序列標記任務上都優于HMMs。
讀到這里，這篇“CRFs是什么”文章已經介紹完畢，想要掌握這篇文章的知識點還需要大家自己動手實踐使用過才能領會，如果想了解更多相關內容的文章，歡迎關注億速云行業資訊頻道。
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