统计学习方法作业：随机条件场的概率计算问题及IIS/GD学习算法和维特比预测算法的代码实现
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随机条件场—概率计算问题、IIS/GD学习算法、维特比预测算法
本章节所涉及的算法编写过程存在一定难度，耗费了多日的研究时间，目前代码仍存在些许瑕疵，仅供借鉴参考。
所采用的特征函数定义源自教材中的相关表述。
import numpy as np
class CRF:
def __init__(self,y=None,x=None,y_num=None,x_num=None,N=None):
self.y = y
self.x = x
self.y_num = y_num
self.x_num = x_num
self.N = N
self.get_feature()
self.build_Marix(self.x[0])
def get_feature(self):
self.ti = [lambda y_1, y, x, i: 1 if i == 2 and y_1 == 1 and y == 2 else 0,
lambda y_1, y, x, i: 1 if i == 3 and y_1 == 1 and y == 2 else 0,全部评论 (0)
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