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完全に接続されたペアワイズ グラフィカル モデルは、N バイナリ変数の任意の結合分布を推定できますか?

私はシーケンシャル ラーニング (および機械学習) が初めてで、条件付きランダム フィールドを使用して問題を解決する方法を理解しようとしています。

アプリケーションのエンド ユーザーがいつ、どこで作業したかの連続ログであるデータセットがあります。たとえば、次のデータセットには User1 の値のみが含まれます。

私は次の問題を解決しようとしています: ユーザーが勤務した曜日と施設が与えられた場合、次にどの施設と平日に勤務しますか?

この問題を解決するために、Conditional Random Fields を調べ始めましたが、どのライブラリでもそれを使用するには苦労しています..

次のライブラリで作業しようとしました: 1. PyStruct ( https://pystruct.github.io/ ) しかし、これはこの問題のために機能しませんでした: 範囲外のインデックス: Pystruct を使用した SSVM のフィッティング

2. CRFSuite ( http://www.chokkan.org/software/crfsuite/ ) (これは libBFGS に依存しています。エラーなしで ubuntu ボックスに libbfgs をインストールすると、CRFSuite の「make install」を実行しても失敗し、 libBFGS を認識できません)

だから私は別のライブラリに目を向けました.. 3. CRF++ ( https://taku910.github.io/crfpp/ )

私は CRF++ をインストールすることができました & また、彼らのディストリビューションで与えられた例を実行することもできます. しかし、ユースケースに合わせてテンプレート ファイルを変更する方法を理解するための助けが必要です...

また、ラベルは上記のデータセットからの施設 + 平日の連結文字列になると考えていました。

私はシーケンス学習が初めてで、現在、この問題を解決する方法を一生懸命研究しています...

私はここで少し立ち往生しているように見えるので、どんなアドバイスも非常に役に立ちます..

ありがとう！

私は短期間でMRFとCRFについて読み始めました。ただし、概念を理解するのは非常に困難です。理論的および基本的な理解のためにオンライン リソースを提案できる人はいますか? これら 2 つの概念の数学を理解するのは非常に困難です。

さらに、実装中にこれら 2 つのグラフィカル モデルの各段階を試して確認し、さらなる実装と利用のために理解を深めたいと思います。Matlab/他のプログラミング言語で実装されているこの分野に関する実用的なチュートリアルはありますか?

私はかなり混乱していて、最初から始める方法がわからないので、誰かが知っていればありがたいです。

あなたの助けに感謝します。ありがとう...