4.条件随机场的学习算法慕课视频播放-大数据机器学习-MOOC慕课视频教程-柠檬大学

下面呢

我们介绍条件随机场的学习算法

也就是通过给定训练数据集

估计条件随机场模型参数

条件随机场实际上是定义在

时序数据上的对数线性模型

它的学习方法

包括极大似然估计和正则化的极大似然估计

具体的优化实现方法是

改进的迭代尺度法IIS

梯度下降法以及拟牛顿法

和我们之前在介绍

隐马尔科夫模型的时候是很类似的

先介绍改进的迭代尺度法

已知训练数据集

可知经验分布P~XY

可通过极大化的训练数据的对数似然函数

来求模型参数

似然函数如下所示

当P为条件随机场模型的时候

对数似然函数如下式所示

该方法和前面介绍的

最大熵模型的迭代尺度法是很类似的

只是在这里采用了

条件随机场的模型形式

它的具体算法和最大熵模型

采用改进的迭代尺度法过程很类似

通过不断优化对数似然函数

改变量的下界来进行迭代更新

假设模型当前的

参数向量为w=w1 w2一直到wk

向量的增量为δ=δ1 δ2一直到δk

更新的向量就是

w+δ=w1+δ1 w2+δ2 Wk+δk

关于转移特征tk的更新方程

如下式所示

关于转移特征sl的更新方程

如下式所示

T xy是在数据xy中

出现所有特征数的总和

由下式计算得出

下面给出条件随机场模型学习的

改进的迭代尺度法的完整步骤

输入是特征函数

t1 t2 tk1 s1 s2 sk2

以及经验分布P~xy

输出是参数的估计值

w^和模型Pw^

算法的第一步是对所有的k属于1 2到K

取初值wk等于0

第二步对

每一个K属于1 2直到K进行下面的操作

当K等于1 2到K1的时候

也就是对应了转移特征的时候

令δk是方程的解

注意

在上面公式中

Txy表示数据x y中的特征的总数

对于不同的数据x y取值可能不同

于是呢

我们定义了一个叫松弛特征的参数

（见下图）

S是一个大的常数

它使得对训练数据集来说

所有的xy s xy大于等于0

对于这样的转移特征

δk的更新方程

如下式所示

对于状态特征

δk的更新方程

如下式所示

我们把上述的算法称为算法S

该算法中的S呢要足够大

这样每部迭代的增量呢

它会逐渐增大

算法收敛性就会受到影响变慢

于是

就提出了改进的方法

叫做条件随机场的学习算法T

因为担心S过大

所以每个观测序列X

计算它的特征最大值

（见上图）

利用前项后项公式来计算

Tx=t

这样在算法T下

关于转移特征参数的更新方程

可以写成如下所示

αk t是特征tk的期望值

δk=logβk

βk是多项式方程唯一的实根

可由牛顿法求得

从而得到相关的δk

算法T下

关于状态特征的参数更新方程可以写成下式

其中bi t是特征sl的期望值

δl=logγl

γl是多项式方程唯一的实根

可由牛顿法求得

条件随机场的学习还可以使用拟牛顿法

根据条件概率的表示

学习优化目标函数

min fw求得梯度函数gw

相应的拟牛顿法 BFGS算法

如下所示

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第一章概述

-1.机器学习定义和典型应用

--1.机器学习定义和典型应用

-2.机器学习和人工智能的关系

--2.机器学习和人工智能的关系

-3.深度学习方法和其它人工智能方法的共性和差异

--3.深度学习方法和其它人工智能方法的共性和差异

-4.机器学习和数据挖掘的关系

-5.机器学习和统计学习的关系

-6.机器学习的发展历程

-7.大数据机器学习的主要特点

-第一章概述--7.大数据机器学习的主要特点

-1.相关拓展资料

第二章机器学习基本概念

-1机器学习的基本术语

-2.监督学习

-3.假设空间

-4.学习方法三要素

-第二章机器学习基本概念--4.学习方法三要素

-5.奥卡姆剃刀定理

-6.没有免费的午餐定理

-7.训练误差和测试误差

-8.过拟合与模型选择

-第二章机器学习基本概念--8.过拟合与模型选择

-9.泛化能力

--9.泛化能力

-10.生成模型和判别模型

--10.生成模型和判别模型

-统计学习与监督学习拓展资料

第三章模型性能评估

-1.留出法

-2.交叉验证法

-3.自助法

-4.性能度量

-5.PR曲线

-6.ROC和AUC曲线

-第三章模型性能评估--6.ROC和AUC曲线

-7.代价敏感错误率

-8.假设检验

-9.T检验

-10.偏差和方差

第四章感知机

-1.感知机模型

--1.感知机模型

-第四章感知机--1.感知机模型

-2.感知机学习策略

--2.感知机学习策略

-3.感知机学习算法

--3.感知机学习算法

-第四章感知机--3.感知机学习算法

-感知机拓展资料

第五章聚类

-1.原型聚类描述

--1.原型聚类描述

-第五章聚类--1.原型聚类描述

-2.性能度量

--2.性能度量

-第五章聚类--2.性能度量

-3.1原型聚类 k均值算法

--3.1原型聚类 k均值算法

-3.2 原型聚类学习向量算法

--3.2 原型聚类学习向量算法

-3.3 原型聚类密度聚类

--3.3 原型聚类密度聚类

-第五章聚类--3.3 原型聚类密度聚类

-3.4原型聚类层次聚类

--3.4原型聚类层次聚类

-聚类拓展资料

第六章贝叶斯分类器及图模型

-1.综述

--1.综述

-2.概率图模型

--2.概率图模型

-第六章贝叶斯分类器及图模型--2.概率图模型

-3.贝叶斯网络

--3.贝叶斯网络

-第六章贝叶斯分类器及图模型--3.贝叶斯网络

-4.朴素贝叶斯分类器

--4.朴素贝叶斯分类器

-第六章贝叶斯分类器及图模型--4.朴素贝叶斯分类器

-5.半朴素贝叶斯分类器

--5.半朴素贝叶斯分类器v

-第六章贝叶斯分类器及图模型--5.半朴素贝叶斯分类器

-6.贝叶斯网络结构学习推断

--6.贝叶斯网络结构学习推断

-7.吉布斯采样

--7.吉布斯采样

-第六章贝叶斯分类器及图模型--7.吉布斯采样

-贝叶斯相关拓展

第七章决策树和随机森林

-开头

--开头

-1.决策树模型与学习基本概念

--1.决策树模型与学习基本概念

-2.信息量和熵

--2.信息量和熵

-第七章决策树和随机森林--2.信息量和熵

-3.决策树的生成

-4.决策树的减枝

-5.CART算法

-6.随机森林

第八章逻辑斯谛回归与最大熵模型

-简介

--简介

-1.逻辑斯谛回归模型

--1.逻辑斯谛回归模型

-第八章逻辑斯谛回归与最大熵模型--1.逻辑斯谛回归模型

-2.最大熵模型

--2.最大熵模型

-3.模型学习的最优化方法

--3.模型学习的最优化方法

-第八章逻辑斯谛回归与最大熵模型--3.模型学习的最优化方法

-logistic回归相关拓展

第九章 SVM

-1.开头

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-2.SVM简介

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-3.线性可分支持向量机

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-第九章 SVM--3.线性可分支持向量机

-4. 凸优化问题的基本概念

--4. 凸优化问题的基本概念

-第九章 SVM--4. 凸优化问题的基本概念

-5.支持向量的确切定义

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-6.线性支持向量机

--6.线性支持向量机

-第九章 SVM--6.线性支持向量机

-svm相关拓展资料

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第十章核方法与非线性SVM

-开头

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-第十章核方法与非线性SVM--开头

-1.泛函基础知识

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-第十章核方法与非线性SVM--1.泛函基础知识

-2. 核函数和非线性支持向量机

--2. 核函数和非线性支持向量机

-第十章核方法与非线性SVM--2. 核函数和非线性支持向量机

-3. 序列最小最优化算法

--3. 序列最小最优化算法

-第十章核方法与非线性SVM--3. 序列最小最优化算法

第十一章降维与度量学习

-开头

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-1. k近邻学习

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-第十一章降维与度量学习--1. k近邻学习

-2. 降维嵌入

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-第十一章降维与度量学习--2. 降维嵌入

-3. 主成分分析

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-第十一章降维与度量学习--3. 主成分分析

-4. 核化线性降维

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-5. 流型学习和度量学习

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第十二章提升方法

-1. 提升方法Adaboost算法

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-第十二章提升方法--1. 提升方法Adaboost算法

-2. Adaboost算法的训练误差分析

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-3. Adaboost算法的解释

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-4. Adaboost的实现

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-第十二章提升方法--4. Adaboost的实现

-adaboost拓展资料

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第十三章 EM算法及混合高斯模型

-开头

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-1. 问题提出

--1. 问题提出

-2. EM算法的引入

--2. EM算法的引入

-3. EM算法的收敛性

--3. EM算法的收敛性

-4. EM算法在高斯混合模型学习中的应用

--4. EM算法在高斯混合模型学习中的应用

-5. EM算法的推广

--5. EM算法的推广

-第十三章 EM算法及混合高斯模型--3. EM算法的收敛性

-EM算法拓展资料

第十四章计算学习理论

-开头

--开头

-1. 计算学习理论的基础知识

--1. 计算学习理论的基础知识

-第十四章计算学习理论--1. 计算学习理论的基础知识

-2. 概率近似正确学习理论

--2. 概率近似正确学习理论

-3. 有限假设空间

--3.有限假设空间

-4. VC维

--4. VC维

-第十四章计算学习理论--4. VC维

-5. 学习稳定性

--5. 学习稳定性

-计算学习理论拓展资料

第十五章隐马尔可夫模型

-开头

--开头

-1. 隐马尔科夫模型的基本概念

--1. 隐马尔科夫模型的基本概念

-第十五章隐马尔可夫模型--1. 隐马尔科夫模型的基本概念

-2. 概率计算算法

--2. 概率计算算法

-3. 学习算法

--3.学习算法

-第十五章隐马尔可夫模型--3. 学习算法

-4预测算法

--4. 预测算法

-第十五章隐马尔可夫模型--4预测算法

-隐马尔可夫拓展资料

第十六章条件随机场

-开头

--开头

-1.概率无向图模型

--1.概率无向图模型

-第十六章条件随机场--1.概率无向图模型

-2.条件随机场的定义与形式

--2.条件随机场的定义与形式

-第十六章条件随机场--2.条件随机场的定义与形式

-3.条件随机场的计算问题

--3.条件随机场的计算问题

-4.条件随机场的学习算法

--4.条件随机场的学习算法

-5.条件随机场的预测算法

--5.条件随机场的预测算法

-第十六章条件随机场--5.条件随机场的预测算法

第十七章概率图模型的学习与推断

-开头

--开头

-1.精确推断法：变量消去法和信念传播法

--1.精确推断法：变量消去法和信念传播法

-第十七章概率图模型的学习与推断--1.精确推断法：变量消去法和信念传播法

-2.近似推断法：MCMC和变分推断

--2.近似推断法：MCMC和变分推断

-第十七章概率图模型的学习与推断--2.近似推断法：MCMC和变分推断

第十八章神经网络和深度学习

-1.神经网络的发展历程

--1.神经网络的发展历程

-2.神经网络的基本概念以及常见的神经网络(一）

--2.神经网络的基本概念以及常见的神经网络(一）

-第十八章神经网络和深度学习--2.神经网络的基本概念以及常见的神经网络(一）

-3.神经网络的基本概念以及常见的神经网络(二）

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-4.玻尔兹曼机

--4.玻尔兹曼机

-5.深度学习

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-第十八章神经网络和深度学习--5.深度学习

-神经网络与深度学习拓展资料

第十九章深度学习正则化方法

-1. 深度学习简介和架构设计

-2. 计算图形式的反向传播算法

-3.深度学习的正则化方法（一）

-4.深度学习的正则化方法（二）

第二十章深度学习优化方法

-1.深度学习的优化问题

--1.深度学习的优化问题

-第二十章深度学习优化方法--1.深度学习的优化问题

-2.神经网络优化的挑战

--2. 神经网络优化的挑战

-3.神经网络的优化算法

--3.神经网络的优化算法

-第二十章深度学习优化方法--3.神经网络的优化算法

-4.相关策略

--4.相关策略

-第二十章深度学习优化方法--4.相关策略

-深度学习优化算法拓展资料

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