(Markov Random Field)马尔科夫随机场,本质上是一种概率无向图模型 下面从概率图模型说起,主要参考PR&ML 第八章 Graphical Model (图模型) 定义:A graph comprises nodes (also called vertices) connected by links (also known as edges or arcs ). In a probilistic graphical model each node represents a ran
之前自己做实验也用过MRF(Markov Random Filed,马尔科夫随机场),基本原理理解,但是很多细节的地方都不求甚解.恰好趁学习PGM的时间,整理一下在机器视觉与图像分析领域的MRF的相关知识. 打字不易,转载请注明.http://blog.csdn.net/polly_yang/article/details/9716591 在机器视觉领域,一个图像分析问题通常被定义为建模问题,图像分析的过程就是从计算的观点来求解模型的过程.一个模型除了可以表达成图形的形式外,通常使用一个目标函数
<principles of model checking>中的离散时间马尔科夫链 说明:此文为我自学<principles of model checking>第十章内容的笔记. 一.离散时间马尔可夫链的定义,目标问题和一些辅助定义. 二.将迁移系统转化为矩阵表达及一简例 三.列出方程X=AX+B 四.对于解该方程的一点个人想法 五.作者给出的解法 一.离散时间马尔可夫链的定义,目标问题和一些辅助定义. 一个离散时间马尔可夫链定义为一个五元组,其中 S:一个可数非空集合,元素为状
机器学习中的隐马尔科夫模型(HMM)详解 在之前介绍贝叶斯网络的博文中,我们已经讨论过概率图模型(PGM)的概念了.Russell等在文献[1]中指出:"在统计学中,图模型这个术语指包含贝叶斯网络在内的比较宽泛的一类数据结构." 维基百科中更准确地给出了PGM的定义:"A graphical model or probabilistic graphical model is a probabilistic model for which a graph expresses t