Mr.Winter`
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机器学习强基计划6-2：详细推导马尔科夫随机场(MRF)及其应用(附例题)

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  • 0 写在前面
  • 1 无向概率图
  • 2 马尔科夫随机场
  • 3 马尔科夫独立性
  • 4 例题分析

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机器学习强基计划聚焦深度和广度，加深对机器学习模型的理解与应用。“深”在详细推导算法模型背后的数学原理；“广”在分析多个机器学习模型：决策树、支持向量机、贝叶斯与马尔科夫决策、强化学习等。强基计划实现从理论到实践的全面覆盖，由本人亲自从底层编写、测试与文章配套的各个经典算法，不依赖于现有库，可以大大加深对算法的理解。

详情：机器学习强基计划(附几十种经典模型源码)

在机器学习强基计划5-1：概率图开篇，机器学习中的图论总结(附思维导图)中我们介绍了什么是概率图模型，而概率图模型主要分为

  • 有向无环概率图——经典的有向概率图为贝叶斯网络；
  • 无向概率图——经典的无向概率图为马尔科夫随机场

在

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