条件付き確率場(じょうけんつきかくりつば、英語: Conditional random field、略称: CRF)は無向グラフにより表現される確率的グラフィカルモデルの一つであり、識別モデルである。これは自然言語処理、生体情報工学、コンピュータビジョンなどの分野で連続データの解析などによく利用され
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条件付き確率
の条件付き確率は B の周辺確率に等しい。 2つの事象 A, B の積事象 A ⋂ B が空事象であることを、A と B は互いに排反 (mutually exclusive) であるという。排反事象の積は空事象となるため、その積事象の確率はゼロである。つまり、空事象 ∅ についていつでも P ( ∅ )
条件付き確率分布
確率論において、条件付き確率分布(じょうけんつきかくりつぶんぷ、英: conditional probability distribution)とは、確率変数 X と Y があり、X の値が特定の値であることを知ったときの Y の確率分布のことである。 条件付き累積分布関数・条件付き確率質量関数・条件付き
条件付きコメント
条件付きコメント(じょうけんつきコメント)とは、Microsoft Internet Explorerに対して、コードを渡したり隠したりするのに使用できるHTMLソースコード中にある条件付きのステートメントである。Internet Explorer 5で初めて登場し、バージョン9までサポートされた。
マルコフ確率場
上記の三つのマルコフ性は等価ではない。大域マルコフ性は局所マルコフ性より強い仮定であり、局所マルコフ性はペアワイズマルコフ性より強い仮定である。ただし、同時分布が狭義正測度であれば、交差律より上記の三つのマルコフ性は同値になる。 確率変数の集合 X = ( X v ) v ∈ V {\displaystyle X=(X_{v})_{v\in
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