HMM AND CRF

HMM,MEMM,CRF模型的比较

本文参考自:http://blog.csdn.net/happyzhouxiaopei/article/details/7960876 这三个模型都可以用来做序列标注模型.但是其各自有自身的特点,HMM模型是对转移概率和表现概率直接建模,统计共现概率.而MEMM模型是对转移概率和表现概率建立联合概率,统计时统计的是条件概率.MEMM容易陷入局部最优,是因为MEMM只在局部做归一化,而CRF模型中,统计了全局概率,在做归一化时,考虑了数据在全局的分布,而不是仅仅在局部归一化,这样就解决了MEM…

HMM,MEMM,CRF模型

HMM,MEMM,CRF模型之间关系密切,需看: 参考文献: http://www.cnblogs.com/kevinGaoblog/p/3874709.html http://baike.baidu.com/link?url=3BRZ5qo58-3MaGzPqI7zWhcqNY-0xfjUf79AMDLsv1gHK2JXp2lEZ53KuL56kmJVxlT0hTydmGHXnaAnFqoy1q…

大数据DDos检测——DDos攻击本质上是时间序列数据，t+1时刻的数据特点和t时刻强相关，因此用HMM或者CRF来做检测是必然！和一个句子的分词算法CRF没有区别！

DDos攻击本质上是时间序列数据,t+1时刻的数据特点和t时刻强相关,因此用HMM或者CRF来做检测是必然!——和一个句子的分词算法CRF没有区别!注:传统DDos检测直接基于IP数据发送流量来识别,通过硬件防火墙搞定.大数据方案是针对慢速DDos攻击来搞定.难点:在进行攻击的时候,攻击数据包都是经过伪装的,在源IP 地址上也是进行伪造的,这样就很难对攻击进行地址的确定,在查找方面也是很难的.这样就导致了分布式拒绝服务攻击在检验方法上是很难做到的.领域知识见:http://blog.csdn.n…

Logistic 最大熵朴素贝叶斯 HMM MEMM CRF 几个模型的总结

朴素贝叶斯(NB) , 最大熵(MaxEnt) (逻辑回归, LR), 因马尔科夫模型(HMM), 最大熵马尔科夫模型(MEMM), 条件随机场(CRF) 这几个模型之间有千丝万缕的联系,本文首先会证明 Logistic 与 MaxEnt 的等价性,接下来将从图模型的角度阐述几个模型之间的关系,首先用一张图总结一下几个模型的关系: Logistic(Softmax) MaxEnt 等价性证明 Logistic 是 Softmax 的特殊形式,多以如果 Softmax 与 MaxEnt 是等价…

LR、HMM、CRF和MaxEnt区别

LR:Logistic 是 Softmax 的特殊形式,多以如果 Softmax 与 MaxEnt 是等价的,则 Logistic 与 MaxEnt 是等价的. HMM模型: 将标注看作马尔可夫链,一阶马尔可夫链式针对相邻标注的关系进行建模,其中每个标记对应一个概率函数.HMM是一种生成模型,定义了联合概率分布,其中 x 和 y 分别表示观察序列和相对应的标注序列的随机变量.为了能够定义这种联合概率分布,生成模型需要枚举出所有可能的观察序列,这在实际运算过程中很困难,因为我们需要将观察序列的元素…

HMM MEMM CRF 差别联系

声明:本文主要是基于网上的材料做了文字编辑,原创部分甚少.參考资料见最后. 隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model.HMM),最大熵马尔可夫模型(Maximum Entropy Markov Model,MEMM)以及条件随机场(Conditional Random Field,CRF)是序列标注中最经常使用也是最主要的三个模型.HMM首先出现.MEMM其次,CRF最后.三个算法主要思想例如以下: HMM模型是对转移概率和表现概率直接建模,统计共现概率. MEMM模型是对转移概率…

生物信息之ME, HMM, MEMM, CRF

原文链接:http://bbs.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=260809&do=blog&id=573755 注:有少量修改!如有疑问,请访问原作者. 做高端的生物信息理论离不开各种modeling 于是乎漫长的digest之路开始... 一:最大熵模型 Maximum Entropy 现从一个简单例子看起(不要把鸡蛋放在一个篮子里): 比如华盛顿和维吉利亚都可以作人名和地名,而从语料中只知道p(人名)＝0.6,那么p(华盛顿＝人名)的…

Structured Learning 4: Sequence Labeling:https://www.youtube.com/watch?v=o9FPSqobMys HMM crf 李宏毅老师讲的很清楚明了,截图当笔记,偶尔回顾一下.大家可以去看…

概率图模型学习笔记：HMM、MEMM、CRF

作者:Scofield链接:https://www.zhihu.com/question/35866596/answer/236886066来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. so far till now, 我还没见到过将CRF讲的个明明白白的.一个都没.就不能不抄来抄去吗?我打算搞一个这样的版本,无门槛理解的.——20170927 陆陆续续把调研学习工作完成了,虽然历时有点久,现在put上来.评论里的同学也等不及了时不时催我,所以不敢怠慢啊…… 总…

机器学习——HMM & CRF

整理自: https://blog.csdn.net/woaidapaopao/article/details/77806273?locationnum=9&fps=1 HMM CRF HMM和CRF对比 1.HMM算法隐马尔可夫模型是用于标注问题的生成模型.有几个参数(ππ,A,B):初始状态概率向量ππ,状态转移矩阵A,观测概率矩阵B.称为马尔科夫模型的三要素. 马尔科夫三个基本问题: 概率计算问题:给定模型和观测序列,计算模型下观测序列输出的概率.–>前向后向算法学习问题:已知观测…

【NLP】基于自然语言处理角度谈谈CRF(二)

基于自然语言处理角度谈谈CRF 作者:白宁超 2016年8月2日21:25:35 [摘要]:条件随机场用于序列标注,数据分割等自然语言处理中,表现出很好的效果.在中文分词.中文人名识别和歧义消解等任务中都有应用.本文源于笔者做语句识别序列标注过程中,对条件随机场的了解,逐步研究基于自然语言处理方面的应用.成文主要源于自然语言处理.机器学习.统计学习方法和部分网上资料对CRF介绍的相关的相关,最后进行大量研究整理汇总成体系知识.文章布局如下:第一节介绍CRF相关的基础统计知识:第二节介绍基于自然语…

NLP —— 图模型（二）条件随机场（Conditional random field，CRF）

本文简单整理了以下内容: (一)马尔可夫随机场(Markov random field,无向图模型)简单回顾 (二)条件随机场(Conditional random field,CRF) 这篇写的非常浅,基于 [1] 和 [5] 梳理.感觉 [1] 的讲解很适合完全不知道什么是CRF的人来入门.如果有需要深入理解CRF的需求的话,还是应该仔细读一下几个英文的tutorial,比如 [4] . (一)马尔可夫随机场简单回顾概率图模型(Probabilistic graphical model,P…

条件随机场（conditional random field，CRF）模型初探

0. 引言 0x1:为什么会有条件随机场?它解决了什么问题? 在开始学习CRF条件随机场之前,我们需要先了解一下这个算法的来龙去脉,它是在什么情况下被提出的,是从哪个算法演进而来的,它又解决了哪些问题,它有哪些优缺点. 实际上我们可以不太严谨地这么说,HMM -> HEMM -> CRF,它们之间是逐渐演进的结果. 隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM).最大熵马尔可夫模型(Maximum Entropy Markov Model,MEMM).以及条件随机场(Cond…

隐藏马尔科夫模型HMM

概率图模型 HMM 先从一个具体的例子入手,看看我们要解决的实际问题.例子引自wiki.https://en.wikipedia.org/wiki/Hidden_Markov_model Consider two friends, Alice and Bob, who live far apart from each other and who talk together daily over the telephone about what they did that day. Bob is…

[转] 如何轻松愉快地理解条件随机场（CRF）？

原文链接:https://www.jianshu.com/p/55755fc649b1 如何轻松愉快地理解条件随机场(CRF)? 理解条件随机场最好的办法就是用一个现实的例子来说明它.但是目前中文的条件随机场文章鲜有这样干的,可能写文章的人都是大牛,不屑于举例子吧.于是乎,我翻译了这篇文章.希望对其他伙伴有所帮助.原文在这里[http://blog.echen.me/2012/01/03/introduction-to-conditional-random-fields/] 想直接看英文的朋…

浅谈分词算法（4）基于字的分词方法（CRF）

目录前言目录条件随机场(conditional random field CRF) 核心点线性链条件随机场简化形式 CRF分词 CRF VS HMM 代码实现训练代码实验结果参考文献前言通过前面几篇系列文章,我们从分词中最基本的问题开始,并分别利用了1-gram和HMM的方法实现了分词demo.本篇博文在此基础上,重点介绍利用CRF来实现分词的方法,这也是一种基于字的分词方法,在将句子转换为序列标注问题之后,不使用HMM的生成模型方式,而是使用条件概率模型进行建模,即判别模型…

条件随机场（crf）及tensorflow代码实例

对于条件随机场的学习,我觉得应该结合HMM模型一起进行对比学习.首先浏览HMM模型:https://www.cnblogs.com/pinking/p/8531405.html 一.定义条件随机场(crf):是给定一组输入随机变量条件下,另一组输出随机变量的条件概率的分布模型,其特点是假设输出随机变量构成马尔科夫随机场.本文所指线性链条件随机场. 隐马尔科夫模型(HMM):描述由隐藏的马尔科夫链随机生成观测序列的过程,属于生成模型. 当然,作为初学者,从概念上直观感受不到两者的区别与联系,甚至…

这是以前的一篇草稿,当初没写完,今天发出来,但总觉得水平有限,越学越觉得自己菜,写的博客水准低,发完这篇以后就谨慎发博了,毕竟自己菜,不能老吹B,下面是原稿. 好久没更了,本来年前想写篇关于爬虫的总结来,结果在家懒癌发作,开学了也没“挤”出时间来.今天主要是心情好,写下自己学到的一点知识,长了一点人生的经验. 前两周看了HMM和CRF的知识,因为最近做的东西要用到,这两天在用crf++,目前最新的好像是0.58版,再新的没找到资源,貌似0.54之后就只有发布的exe了,0.53版的还有源码,感兴…

CRF条件随机场

CRF的进化 https://flystarhe.github.io/2016/07/13/hmm-memm-crf/参考: http://blog.echen.me/2012/01/03/introduction-to-conditional-random-fields/ 说明:因为MEMM只在局部做归一化,所以容易陷入局部最优,而CRF模型中,统计了全局概率,在做归一化时,考虑数据在全局的分布,而不是仅仅在局部归一化,解决了MEMM中的标记偏置的问题,可以得到全局最优:CRF没有HMM那样严…

Python文本处理nltk基础

自然语言处理 -->计算机数据 ,计算机可以处理vector,matrix 向量矩阵. NLTK 自然语言处理库,自带语料,词性分析,分类,分词等功能. 简单版的wrapper,比如textblob. import nltk nltk.download() #可以下载语料库等. #自带的语料库 from nltk.corpus import brown brown.categories() len(brown.sents()) # 多少句话 len(brown.words()) # 多少个单词…

PRML读书会第十章 Approximate Inference（近似推断，变分推断，KL散度，平均场， Mean Field ）

主讲人戴玮 (新浪微博: @戴玮_CASIA) Wilbur_中博(1954123) 20:02:04 我们在前面看到,概率推断的核心任务就是计算某分布下的某个函数的期望.或者计算边缘概率分布.条件概率分布等等. 比如前面在第九章尼采兄讲EM时,我们就计算了对数似然函数在隐变量后验分布下的期望.这些任务往往需要积分或求和操作. 但在很多情况下,计算这些东西往往不那么容易.因为首先,我们积分中涉及的分布可能有很复杂的形式,这样就无法直接得到解析解,而我们当然希望分布是类似指数族分布这样具有共轭分…

PRML读书会第八章 Graphical Models（贝叶斯网络，马尔科夫随机场）

主讲人网神 (新浪微博: @豆角茄子麻酱凉面) 网神(66707180) 18:52:10 今天的内容主要是: 1.贝叶斯网络和马尔科夫随机场的概念,联合概率分解,条件独立表示:2.图的概率推断inference. 图模型是用图的方式表示概率推理 ,将概率模型可视化,方便展示变量之间的关系,概率图分为有向图和无向图.有向图主要是贝叶斯网络,无向图主要是马尔科夫随机场.对两类图,prml都讲了如何将联合概率分解为条件概率,以及如何表示和判断条件依赖. 先说贝叶斯网络,贝叶斯网络是有向图,用节点表…

计算机IT求职学习List

1. 算法相关 1.1 <编程珠玑> 1.2 <编程之美> 这两本是最经典的了,这里面注重的是解决问题的思路,看的时候里面的问题要认真思考再参考解答.下面两本是对具体的面试题做一些解答,同时有详细代码实现的. 1.3 <剑指Offer> 1.4 <Cracking the coding interview> 上面这四本我觉得都是必备的,里面的题目解决思路要数量掌握,能够举一反三.解决相关变种问题.同时,里面的题目,应该都要在纸上实现,然后再在电脑里实现.测试…

文本离散表示（三）：TF-IDF结合n-gram进行关键词提取和文本相似度分析

这是文本离散表示的第二篇实战文章,要做的是运用TF-IDF算法结合n-gram,求几篇文档的TF-IDF矩阵,然后提取出各篇文档的关键词,并计算各篇文档之间的余弦距离,分析其相似度. TF-IDF与n-gram的结合可看我的这篇文章:https://www.cnblogs.com/Luv-GEM/p/10543612.html 用TF-IDF来分析文本的相似度可看阮一峰大佬的文章:http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/cosine_similarity.h…

深度学习与NLP简单应用

在深度学习中,文本分类的主要原型:Text  label,坐边是输入端“X”,右边是输出端“Y”.行业baseline:用BoW(bag of words)表示sentences(如何将文本表达成一个数字的形式),然后用LR或者SVM做回归.中英文做自然语言处理主要区别,中文需要分词(启发式Heuristic, 机器学习.统计方法HMM.CRF))深度学习:从端到端的方式,以不掺和人为的计算,从X到Y暴力粗暴的学习.通过很隐层(包含大量线性和非线性的计算)试图模拟数据的内在结构.新手推荐用kr…

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