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HMM（Hidden Markov Models）は生成モデルであり、CRFは識別モデルであることを理解しています。また、CRF（条件付きランダムフィールド）がどのように設計され使用されているかも理解しています。私が理解していないのは、それらがHMMとどのように異なるかです。HMMの場合、前のノード、現在のノード、および遷移確率でのみ次の状態をモデル化できますが、CRFの場合はこれを実行でき、任意の数のノードを接続して依存関係を形成できますまたはコンテキスト？私はここで正しいですか？

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そこの一般的な機能である条件付き確率場でPythonの？ 広く使用され、人気のあるものは見つかりません！

32 machine-learning  classification  python  conditional-random-field 

MRFの観測されたノードの値を修正すると、CRFになりますか？

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