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https://alex-mcavoy.github.io/artificial-intelligence/machine-learning/supervised-learning/cb103a13.html
【概述】对于线性链条件随机场的概率计算问题，即：给定线性链条件随机场 $P(Y|X)$，输入序列 $x$ 和输出序列 $y$，计算条件概率 $P(Y_i=yi|x)$ 和 $P(Y{i-1}=y_{i-1},Y_i=y_i|x)$，以及相应的数学期望 与隐马尔可夫模型类似，引入前向向量与后向向量，递推的计算条件概率以及期望值，这样的算法称为前向-后向算法（Forward-backward Al
https://alex-mcavoy.github.io/artificial-intelligence/machine-learning/supervised-learning/cb103a13.html
【概述】对于线性链条件随机场的概率计算问题，即：给定线性链条件随机场 $P(Y|X)$，输入序列 $x$ 和输出序列 $y$，计算条件概率 $P(Y_i=yi|x)$ 和 $P(Y{i-1}=y_{i-1},Y_i=y_i|x)$，以及相应的数学期望 与隐马尔可夫模型类似，引入前向向量与后向向量，递推的计算条件概率以及期望值，这样的算法称为前向-后向算法（Forward-backward Al