条件随机场（CRF）和隐马尔科夫模型（HMM）最大区别在哪里？CRF的全局最优体现在哪里？ 最近在看HMM和CRF的介绍，感觉一直没深入理解二者的区别，除了一个是有向图一个是无向图，一个是生成式模…
如何用简单易懂的例子解释隐马尔可夫模型 隐马尔可夫（HMM）好讲，简单易懂不好讲。我认为@者也的回答没什么错误，不过我想说个更通俗易懂的例子。还是用最经典的例子，掷骰子。假设我手里有三个不同的骰子。。
关于全文索引中中文分词的疑惑 （https：// http：// en.wikipedia.org/wiki/V iterbi_algorithm） 图1：HMM模型示意图 CRF CRF（Conditionalrandom field，条件随机场）是用来标注和划分结构数据的概率化。
条件随机场（CRF）和隐马尔科夫模型（HMM）最大区别在哪里？CRF的全局最优体现在哪里？ 1：直接来分析定义好了：隐马尔科夫模型中对观测序列x与隐状态序列y的联合概率建模，描述的是一种从隐变.
pattern recognition and machine learning这本书怎么看？ 感觉看后面忘前面，掌握的也不是很深，怎么办呢？最近有时间把Christopher M Bishop的《Pattern Recognition and Machine Learning》（PRML）温习了一遍，这本书可以说是 。
