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条件随机场学习笔记（1）

1、离散马尔科夫过程


   该过程的特点是当前的状态仅仅与它之前的一个状态有关。
   状态转移概率有两个属性，大于零，转移矩阵的每一个横行加一起来和为1.


2、隐马尔科夫要素


   五元组：两个模型参数和三个概率矩阵。


   N: 模型中状态数
   M：输出字符的个数
   A：状态转移概率分布
   B：观察字符在状态j时的概率分布
   π：初始状态分布


3、forward-backward算法
   给定一个模型λ和一个观察序列，计算模型产生这个观察序列的概率
   最直接的方法枚举长度为T,状态数为N ，枚举的计算量为2T乘N的T次方，
   利用该算法后计算量为N的平方乘T.

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