条件随机场（CRF）和隐马尔科夫模型（HMM）
转载自机器不学习（2018-02-28）的回答 CRF是一个feature-based模型。你实际用的时候可以把feature放到node或者边上面。CRF只是提供了一套体系让你来做带关系的feature模型。 相比之下HMM model的是state之间的概率，对于所有的state-state的transition都要学一个probability。如果把这部分feature化，变成一个参数模型的
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