条件随机场CRF精讲特训
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条件随机场模型(ConditionalRandomField),简称CRF,是一种基于马尔可夫性的概率图模型,同时也是一个典型的判别式模型,近年来在分词、词性标注和命名实体识别等序列标注任务中取得了很好的效果。 CRF算法是NLP算法岗的必考面试题,因此对于NLP算法工程师来说,掌握好CRF算法的原理尤为重要。
本课程将带你深入了解条件随机场模型的定义,掌握概率无向图模型的因子分解,线性链条件随机场的定义 、概率计算问题、最大熵模型等重要知识点,通过本门课程的学习,对于CRF模型的掌握将变得不再困难。
课程有效期:
自购买课程之日起 365 天,部分参与营销活动产品以活动规则为准,请同学在有效期内学习、观看课程。
上课模式:
课程采取录播模式,请注意自学课无班级微信群、班主任带班及助教批改服务。
注:自学课不支持退款,确保你是真的需要再进行报名,报完名之后还请认真学习。