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 ...
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2018-12-03 17:18:55
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CRF看了好久，一直感觉理解不太透彻，今天按照 52自然语言处理 运行了一下CRF++，先占坑，等忙完毕设，好好整理一下CRF与HMM（20181026） ...
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2018-10-26 22:09:11
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隐含马尔可夫模型并不是俄罗斯数学家马尔可夫发明的，而是美国数学家鲍姆提出的，隐含马尔可夫模型的训练方法（鲍姆 韦尔奇算法）也是以他名字命名的。隐含马尔可夫模型一直被认为是解决大多数自然语言处理问题最为快速、有效的方法。 现实世界中有一类问题具有明显的时序性，比如路口红绿灯、连续几天的天气变化，我们说 ...
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2018-10-06 16:36:44
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1. 前言 说到朴素贝叶斯算法，首先牵扯到的一个概念是 判别式和生成式 。 判别式：就是直接学习出特征输出$Y$和特征$X$之间的关系，如决策函数$Y=f(X)$,或者从概率论的角度，求出条件分布$P(Y|X)$。代表算法有 决策树、KNN、逻辑回归、支持向量机、随机条件场CRF等 生成式：就是直接 ...
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2018-10-01 17:08:54
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两种码率控制模式：crf模式和ABR模式 一、crf模式 Constant Rate Factor（crf）优点是提供了最大的压缩效率，每一帧可以按照要求的视频质量去决定它需要的比特数。缺点是，不能计算规定时间的视频文件大小，或者准确控制输出码率。 1. 选择一个crf值 crf值是视频质量的量化值 ...
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2018-10-01 15:34:32
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最近的机器学习这一块一直卡在概率机器学习上，尤其是CRF上，有点浮，先将学习到的好好总结一下。 一、EM算法的基础和贝叶斯基础 1）EM算法的基本原理和推导 2）EM算法的基本应用，k-means和高斯混合模型 二、隐马可夫和条件随机场 1）隐马（HMM）的基于原理和对应的三个问题及其解法 2）最大 ...
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2018-08-19 23:26:27
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一提到机器学习，就不得不提李航的这本《统计学习方法》，回家这几日，把这本书的前九章看完了，因为后面两章HMM和CRF在之前就已经看过了，简单写一下自己的一点新认识。 这本书基本上是在围绕有监督来进行的，所谓有监督与无监督的区别：数学角度上来分析是是否知道P（Y|X），有监督是知道部分X对应的Y值，来 ...
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2018-08-18 00:44:12
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本文主要简单的介绍下BILSTM-CRF的原理，以及如何把大佬的数据集换成我们自己的数据集，进行训练 ...
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2018-07-21 00:14:24
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基于CRF做命名实体识别系列 "用CRF做命名实体识别(一)" "用CRF做命名实体识别(二)" "用CRF做命名实体识别(三)" 评测 用CRF做完命名实体识别我们测试之后得到的结果就是预测的标签，并不能直接得到F1值等评测结果，之前我是用sklearn写了一个计算F1值的代码，现在发现了一个神器 ...
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2018-07-20 21:17:22
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CRF攻击原理 用户访问恶意网站，被恶意网站利用用户信息对用户的信息进行盗取，对用户发送邮件、短信或者转账支付等恶意行为。 1、用户A在访问信任网站B，并进行登录。 2、信任网站B返回给用户A的cookie。 3、用户A在没有退出网站A的情况下，访问恶意网站C 4、恶意网站C通过用户的cookie访 ...
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2018-07-02 23:04:22
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