条件随机场实际上是什么？

Question

我是机器学习的新手，尤其是在条件随机场（CRF）]中]

我已经阅读了几篇文章和论文，并且始终与HMM和序列分类相关联。我不太了解数学，尤其是在令人讨厌的公式中。所以我无法理解过程

我需要从哪里开始？

我想使用CRF命名实体识别（NER）制作信息提取应用程序>

我为此获得了一些教程：https://eli5.readthedocs.io/en/latest/tutorials/sklearn_crfsuite.html#training-data

但是

我不知道散文的每一步，例如训练散文，评估和测试

还有另外1件事让我感到困惑：

crf = sklearn_crfsuite.CRF(
    algorithm='lbfgs',
    c1=0.1,
    c2=0.1,
    max_iterations=20,
    all_possible_transitions=False,
)
什么是algortihm lbfgs ???

CRF不是算法吗？为什么需要lbfgs？

所以请告诉我什么是CRF？请解释一下

我是机器学习的新手，尤其是在条件随机场（CRF）中，我已经阅读了几篇文章和论文，并且在其中总是与HMM和序列分类相关联。我不...

Answer 1

CRF是一种概率图形模型，主要用于序列标记任务。为了了解HMM，CRF之间的区别，您可能需要检查一下https://stats.stackexchange.com/questions/58221/intuitive-difference-between-hidden-markov-models-and-conditional-random-fields

有关CRF的深入了解，请通过https://people.cs.umass.edu/~mccallum/papers/crf-tutorial.pdf