CRF 许多随机变量组成一个无向图G = {V, E},V代表顶点,E代表顶点间相连的边, 每个顶点代表一个随机变量,边代表两个随机变量间存在相互影响关系(变量非独立), 如果随机变量根据图的结构而具有对应的条件独立性, 具体来说,两个没有边连接随机变量V1.V2,在其它随机变量O都确定的情况下,是独立的. 即 P(V1, V2 | O) = P(V1 | O) * P(V2 | O) 那么这被称为[成对马尔科夫性],另有不同定义的[局部马尔科夫性].[全局马尔科夫性],它们互为充要条件(此处无…