给出以下四个说法： B
下列命题正确的有 C
概率图模型的概率图模型表示理论 概率图模型的表示方法，研究如何利用概率网络中的独立性来简化联合概率分布的方法表示。概率图模型能有效处理不确定性推理，从样本数据中准确高效地学习概率图模型是其在。
如何用简单易懂的例子解释条件随机场（CRF）模型？它和HMM有什么区别？ so far till now，我还没见到过将CRF讲的个明明白白的。一个都没。就不能不抄来抄去吗？我打算搞一个这样…
随机游走的随机游走模型 随机游走本来是“物理上布朗运动”相关的分子，还是微观粒子的运动形成的一个模型。现在过多的谈到随机游走假说是数理金融中最重要的假设，它把有效市场的思想与物理学中的布朗运动联系起来，由此而来的一整套的随机数学方法成为构建数理金融的基石。（其研究的机理已经在股票研究中应用很广泛）随机游走模型的提出是与证券价格的变动模式紧密联系在一起的。最早使用统计方法分析收益率的著作是在 1900年由路易·巴舍利耶（Louis Bachelier）发表的，他把用于分析赌博的方法用于股票、债券、期货和期权。在巴舍利耶的论文中，其具有开拓性的贡献就在于认识到随机游走过程是布 朗运动。1953年，英国统计学家肯德尔在应用时间序列分析研究股票价格波动并试图得出股票价格波动的模式时，得到了一个令人大感意外的结论：股票价格没 有任何规律可寻，它就象“一个醉汉走步一样，几乎宛若机会之魔每周仍出一个随机数字，把它加在目前的价格上，以此决定下一周的价格。即股价遵循的是随机 游走规律。随机游走模型有两种，其数学表达式为：Y t=Y t-1+e t ①Y t=α+Y t-1+e t ②式中：Y t 是时间序列（用股票价格或股票价格的自然对数表示）；e t 是随机项，E(e t)=0；Var。
以下三个命题：
(一)有基台值的模型(又称随机模型)
常见的复杂网络模型都有哪些？他们都具有哪些特征？ 首先常见的复杂网络模型很多：1、ER随机网络模型：Erdos-Renyi netwok(ER)2、WS小世界模型和NW小世界模…
如何用简单易懂的例子解释条件随机场模型？它和HMM有什么区别 概率模型与条件随机场1、概率模型机器学习中的很多模型可以根据概率分布形式分为生成模型和判别模型，其中生成模型以输入输出的联合分布P(X，Y)为基础建模，如朴素贝叶斯、隐马尔可夫模型；判别模型以条件概率分布P(Y|X)为基础建模，如最大熵模型、条件随机场等。这几个模型之间有一定的关系，它们的关系如下：其中，NB表示朴素贝叶斯，ME表示最大熵，HMM表示隐马尔科夫，CRF表示条件随机场。joint联合分布，conditional条件分布。single class输出单一类别，sequence输出序列。例如，朴素贝叶斯将输出y扩展成序列(y1，y2，.，yn)，就可以以此为基础构造HMM；在满足输入条件下的HMM可以扩展成CRF。这里面，朴素贝叶斯假设最强，因为它要求所有输入特征之间条件独立，如P(y|x1，x2，.，xn)=∏i=1nP(y|xi)；这是一种为计算方便而做的近似假设，然而现实中基本不会有模型符合输入特征间的独立，因此以朴素贝叶斯建模一般会有精度损失。隐马尔科夫模型进了一步，它考虑一定的变量相关性，如马尔科夫假设状态序列中，当前状态只与其前一个状态有关，如：P(X，Y)=∏i=0nP(yi|yi？1P(xi|yi)但是HMM只考虑了状态之间的邻接关系，没有考虑观测序列间的关系，条件随机场刚好弥补了。
如何用简单易懂的例子解释条件随机场（CRF）模型？它和HMM有什么区别？ 看到一个同样问题问HMM，感觉答案都很好 ？ 5 条评论 工程师milter 公众号：工程师milter 984 人赞同了该回答 题主说要用简单易懂的例子来说明，那我就来强答一发。。
