条件随机场CRF
crf 条件随机场模型 语义分割
crf 条件随机场模型语义分割全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：条件随机场（Conditional Random Field, CRF）是一种统计学习模型，广泛应用于图像处理、自然语言处理等领域。
在语义分割任务中，CRF模型被用来提高像素级别的分类性能，从而实现对图像中不同物体的精确分割。
语义分割是计算机视觉领域的一个重要任务，其目的是将图像中的每个像素分配到一个特定的类别中，例如背景、道路、汽车等。
传统的像素级别分类方法往往有较高的误差率，无法很好地处理物体边界和细节。
引入CRF模型可以提高语义分割的精确度和鲁棒性。
CRF模型是一种有向图模型，用于描述随机变量之间的依赖关系。
在语义分割任务中，CRF模型将每个像素看作一个节点，并通过定义条件概率分布来学习像素之间的权重关系。
CRF模型考虑了局部和全局信息，并通过最大化条件概率来进行推理，从而实现对图像的语义分割。
CRF模型在语义分割中的应用主要包括两个方面：特征提取和后处理。
在特征提取方面，CRF模型可以学习像素间的空间相关性、颜色一致性等特征，有效提升图像分类性能。
在后处理方面，CRF模型可以对分割结果进行平滑处理，减少噪声和边缘混叠现象。
在实际应用中，CRF模型通常与深度学习模型结合使用，构建端到端的语义分割网络。
深度学习模型用于提取图像的高层语义特征，CRF 模型则用于优化像素级别的分类结果，相互补充、互相改进，实现更加精确的语义分割。
除了在图像处理领域，CRF模型还被广泛应用于自然语言处理、机器翻译等领域。
在自然语言处理中，CRF模型可以用于标注命名实体、识别句法结构等任务，提高文本处理的准确度和效率。
第二篇示例：条件随机场模型（CRF，Conditional Random Fields）是一种用于序列标注和结构化预测问题的概率图模型，经常用于自然语言处理和计算机视觉领域。
在语义分割任务中，CRF模型有着重要的应用价值，可以有效地提高图像分割的准确性和稳定性。
条件随机场模型在医疗保险理赔审核中的应用(八)
条件随机场（CRF）是一种概率图模型，常用于对序列化数据进行建模和预测。
在医疗保险理赔审核中，利用条件随机场模型可以对医疗保险理赔的审核过程进行自动化和智能化，从而提高审核效率和准确性。
首先，条件随机场模型在医疗保险理赔审核中可以用于对医疗记录进行结构化和分析。
医疗记录通常包括患者的病历、诊断报告、手术记录等大量的文本信息，这些信息之间存在着复杂的关联和依赖关系。
利用条件随机场模型可以将这些文本信息转化成图结构，然后通过学习和推断，可以对这些信息进行分类、标注和结构化，从而更好地理解患者的病情和治疗过程。
其次，条件随机场模型可以用于对医疗保险理赔中的风险因素进行建模和预测。
医疗保险理赔中涉及到的风险因素包括患者的病情严重程度、治疗方案的合理性、医疗费用的合理性等等。
利用条件随机场模型可以将这些风险因素转化成特征向量，然后通过学习和推断，可以对保险理赔的风险进行评估和预测，从而帮助保险公司更好地制定保险策略和审核标准。
此外，条件随机场模型还可以用于对医疗保险理赔中的欺诈行为进行检测和预防。
医疗保险理赔中存在着各种各样的欺诈行为，包括虚假报告病情、夸大医疗费用、串通医院医生等等。
利用条件随机场模型可以构建欺诈检测模型，通过对医疗记录和保险理赔信息进行特征提取和分析，可以及时发现和预防欺诈行为的发生。
总之，条件随机场模型在医疗保险理赔审核中具有重要的应用前景。
通过对医疗记录的结构化和分析、对风险因素的建模和预测、对欺诈行为的检测和预防，可以帮助保险公司更好地管理保险风险，提高审核效率和准确性，从而更好地保障患者的权益和保险公司的利益。
随着医疗信息技术的不断发展和完善，相信条件随机场模型在医疗保险理赔审核中的应用将会得到进一步的推广和应用。
条件随机场及其应用
条件随机场及其应用自然语言处理是人工智能学科中的一个重要研究方向。
在自然语言处理任务中，如命名实体识别、关系抽取、分词、词性标注、句法分析等诸多任务中，标注文本的任务是一个十分重要且基础的工作。
在标注文本时，我们需要对文本中的每个词汇进行标注。
这种标注的过程被称为“序列标注”。
而序列标注中，又有一类任务是基于概率模型的。
其中，条件随机场正是一种常见的概率模型。
一、条件随机场简介条件随机场(Conditional Random Field, CRF) 是一种统计学习方法，是一种无向图模型。
在条件随机场中，输入序列和输出序列之间被建立成为一张图，图中的节点和边都有权值，可以表示在输入序列给定的情况下，输出序列的联合概率分布。
条件随机场是由拥有同样特征的节点或边组成的。
因此可以基于元素之间的相互关系来建模。
可以理解为，如果我们有一组输入变量 $X$，我们可以通过条件随机场来学习输出变量 $Y$ 的某些条件概率，用于对 $X$ 进行分类、回归等任务。
也就是说，在条件随机场模型中，我们是学习 $P(Y|X)$ 的概率分布。
二、条件随机场的学习与推断学习对于条件随机场来说，学习就是学习句子序列 $X$ 到标注序列$Y$ 的条件概率$P(Y|X)$。
此时，我们的目标是最大化条件概率，即：$P(Y|X)=\frac{exp(\sum_{i=1}^n\sum_{k=1}^K\lambda_kf_k(y_i, y_{i-1},x_i))}{\sum_{y'}exp(\sum_{i=1}^n\sum_{k=1}^K\lambda_kf_k(y'_i,y'_{i-1},x_i)))}$其中，$K$ 是特征函数的数量，$f_k$ 是特征函数，$\lambda_k$ 是特征函数对应的权重。
推断在条件随机场中，推断是指在已知条件下，寻找可能性最大的输出序列的过程。
具体来说，我们需要根据输入句子 $X$ 和已知的 $Y$，计算出不同状态的概率来估计最终的标注序列。
条件随机场模型的训练与优化(四)
条件随机场（Conditional Random Field，CRF）是一种概率图模型，主要用于标注或分割序列数据。
它在自然语言处理、计算机视觉和生物信息学等领域都有广泛的应用。
在实际应用中，如何有效地训练和优化条件随机场模型是一个重要的问题。
本文将从条件随机场的基本原理出发，结合模型的训练和优化方法，探讨如何提高条件随机场模型的性能。
条件随机场是一种无向图模型，用于建模标注或分割序列数据。
它的特点是能够对输入的数据进行全局联合特征的建模，从而能够捕捉到数据间的依赖关系。
条件随机场模型的联合概率分布可以表示为：P(Y|X) = 1/Z(X) * exp(∑λt·ft(y, x) + ∑μs·gs(y, x))其中，Y表示标注序列，X表示输入序列，ft(y, x)和gs(y, x)分别表示特征函数和状态函数，λt和μs分别表示特征函数和状态函数的权重，Z(X)是归一化因子，用于保证联合概率分布的和为1。
在训练条件随机场模型时，通常采用极大似然估计或正则化的最大似然估计方法。
极大似然估计的目标是最大化训练数据的对数似然函数，通过梯度下降等优化算法来求解模型的参数。
而正则化的最大似然估计则在极大似然估计的基础上引入正则化项，以解决模型过拟合的问题。
除了传统的优化算法外，近年来深度学习的发展也为条件随机场模型的训练带来了新的思路。
深度学习模型可以作为条件随机场的特征提取器，从而提高模型的性能。
另外，深度学习还可以用于初始化条件随机场模型的参数，加速模型的收敛。
在实际应用中，条件随机场模型的性能往往不仅取决于模型本身，还取决于特征的选择和参数的调优。
因此，如何有效地进行特征工程和参数调优也是提高条件随机场模型性能的关键。
特征工程是指对输入数据进行特征提取和转换，以便模型能够更好地捕捉数据的特性。
在条件随机场模型中，特征工程包括局部特征和全局特征的设计。
局部特征通常包括词性、词形、词义等信息，而全局特征则包括句法结构、语义信息等。
条件随机场模型中的特征选择与抽取(四)
条件随机场模型中的特征选择与抽取条件随机场（Conditional Random Field, CRF）是一种统计建模方法，广泛应用于自然语言处理、计算机视觉和生物信息学等领域。
在CRF模型中，特征选择与抽取是至关重要的环节，它直接影响了模型的性能和泛化能力。
本文将从特征选择与抽取的角度对条件随机场模型进行探讨，以期为相关研究和实践提供一些启发和思路。
1. 特征选择的重要性在条件随机场模型中，特征选择是指从原始数据中挑选出对目标变量有预测能力的特征。
特征的选择决定了模型的表达能力和复杂度，直接影响了模型的性能和泛化能力。
因此，好的特征选择方法可以帮助提高模型的准确性和鲁棒性。
2. 特征抽取的方法特征抽取是指从原始数据中提取出可用于模型训练与预测的特征。
在条件随机场模型中，特征抽取的方法包括基于规则的抽取、基于统计的抽取和基于深度学习的抽取等。
其中，基于深度学习的特征抽取方法在近年来得到了广泛的应用和研究。
3. 特征选择的策略在条件随机场模型中，特征选择的策略包括前向选择、后向选择和逐步回归等。
前向选择是指从空模型开始，逐步添加对目标变量有预测能力的特征；后向选择是指从包含所有特征的模型开始，逐步删除对目标变量没有预测能力的特征；逐步回归是前两者的结合，它既可以添加特征，也可以删除特征。
在实际应用中，选择合适的特征选择策略对于提高模型的性能至关重要。
4. 特征选择与模型性能特征选择直接影响了模型的性能。
过多或过少的特征都会影响模型的泛化能力。
因此，选择合适的特征对于提高模型的性能至关重要。
在实际应用中，通常需要通过交叉验证等方法来选择最佳的特征集合，以提高模型的性能和泛化能力。
5. 特征选择与领域知识在条件随机场模型中，特征选择需要结合领域知识来进行。
领域知识可以帮助筛选出对目标变量有预测能力的特征，提高模型的性能和鲁棒性。
因此，在特征选择的过程中，需要充分利用领域知识，以提高模型的预测能力和可解释性。
crf用法
crf用法
条件随机场（Conditional Random Field，CRF）是一种统计模型，常用于自然语言处理和计算机视觉中的序列标注和分割任务。
在CRF中，给定一组输入随机变量，每个可能的输出随机变量都有一个条件概率，这些条件概率定义了输入和输出之间的关系。
以下是CRF的基本用法：
1.定义特征：首先，你需要定义一组特征函数，用于描述输入数据中
的特征。
这些特征可以是基于词袋模型的词频特征、基于词性的特征、基于上下文的特征等。
特征函数可以对应一个特征向量，其维度根据实际需求而定。
2.训练模型：在训练阶段，你需要提供一组训练数据，其中包含输入
特征和相应的标签。
通过这些数据，CRF模型会学习到输入特征与标签之间的关系，并根据这些关系计算出每个标签的条件概率。
3.预测标签：在预测阶段，对于给定的输入特征，CRF模型会根据训
练阶段学到的条件概率计算出每个标签的后验概率，然后选择具有最大后验概率的标签作为预测结果。
你可以根据需要选择合适的阈值来过滤掉低概率的标签。
需要注意的是，CRF模型通常需要大量的训练数据才能获得较好的性能。
此外，CRF模型对于特征的选择和设计也比较敏感，因此在实际应用中需要根据具体任务和数据特点进行特征工程。
《条件随机场》课件
01
•·
02
基于共轭梯度的优化算法首先使用牛顿法确定一个大致的 参数搜索方向，然后在该方向上进行梯度下降搜索，以找 到最优的参数值。这种方法结合了全局和局部搜索的优势 ，既具有较快的收敛速度，又能避免局部最优解的问题。
03
共轭梯度法需要计算目标函数的二阶导数（海森矩阵）， 因此计算量相对较大。同时，该方法对初始值的选择也有 一定的敏感性。在实际应用中，需要根据具体情况选择合 适的优化算法。
高效存储
研究如何利用高效存储技术（如分布式文件系统、NoSQL数据库 等）存储和处理大规模数据。
06
结论与展望
条件随机场的重要性和贡献
01
克服了传统机器学习方法对特征工程的依赖，能够 自动学习特征表示。
02
适用于各种自然语言处理和计算机视觉任务，具有 广泛的应用前景。
03
为深度学习领域带来了新的思路和方法，推动了相 关领域的发展。
概念
它是一种有向图模型，通过定义一组条件独立假设，将观测 序列的概率模型分解为一系列局部条件概率的乘积，从而简 化模型计算。
条件随机场的应用场景
序列标注
在自然语言处理、语音识别、生物信 息学等领域，CRF常用于序列标注任 务，如词性标注、命名实体识别等。
结构化预测
在图像识别、机器翻译、信息抽取等 领域，CRF可用于结构化预测任务， 如图像分割、句法分析、关系抽取等 。
04
条件随机场的实现与应用
自然语言处理领域的应用
词性标注
条件随机场可以用于自然语言处理中 的词性标注任务，通过标注每个单词 的词性，有助于提高自然语言处理的 准确性和效率。
句法分析
条件随机场也可以用于句法分析，即 对句子中的词语进行语法结构分析， 确定词语之间的依存关系，有助于理 解句子的含义和生成自然语言文本。
条件随机场模型在序列标注中的应用(四)
条件随机场（Conditional Random Field, CRF）是一种用于模式识别、自然语言处理等领域的概率图模型，它在序列标注任务中具有重要的应用价值。
本文将从CRF模型的基本原理、在序列标注中的应用以及优缺点等方面进行探讨。
首先，我们来简单介绍一下条件随机场的基本原理。
条件随机场是一种判别模型，用于对给定输入随机变量序列的情况下，对输出随机变量序列进行条件概率建模。
其主要特点是能够处理具有复杂结构的输出空间，如序列、树等。
在条件随机场中，输入和输出变量被组织成一个无向图，节点代表随机变量，边代表变量之间的依赖关系。
通过对给定输入序列条件下的输出序列的条件概率分布进行建模，CRF能够充分考虑输入序列的全局信息，从而提高模型的鲁棒性和泛化能力。
在序列标注任务中，条件随机场模型通常被用来解决词性标注、命名实体识别、句法分析等问题。
以词性标注为例，给定一个输入序列（即待标注的文本），条件随机场模型通过对输入序列中的每个词的上下文信息进行建模，从而能够更准确地预测每个词的词性。
与隐马尔可夫模型相比，条件随机场能够更好地处理长距离依赖关系，因此在序列标注任务中表现更好。
此外，条件随机场模型还可以与其他模型结合，形成混合模型，以进一步提升性能。
例如，将条件随机场与深度学习模型相结合，可以在序列标注任务中取得更好的效果。
深度学习模型能够学习到输入序列的高级特征表示，而条件随机场则能够充分考虑输入序列的全局信息，两者相结合可以有效地提高模型的性能。
然而，条件随机场模型也存在一些缺点。
首先，CRF模型的训练复杂度较高，通常需要大量的标注数据和计算资源。
其次，模型的参数空间较大，容易陷入局部最优解。
此外，在处理非结构化数据时，CRF模型的表现可能不如其他模型。
因此，在实际应用中，需要根据具体任务的特点和数据情况，综合考虑选择合适的模型。
综上所述，条件随机场模型在序列标注任务中具有重要的应用价值。
通过对输入序列的全局信息进行建模，CRF能够提高模型的鲁棒性和泛化能力，从而在词性标注、命名实体识别等任务中取得较好的效果。
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北京10月机器学习班 邹博 2014年12月14日
思考：给定文本标注词性
他估算当前的赤字总额在9月份仅仅降低到18亿。 NN、NNS、NNP、NNPS、PRP、DT、JJ分别代表 普通名词单数形式、普通名词复数形式、专有名词 单数形式、专有名词复数形式、代词、限定词、形 容词
全局马尔科夫性
global Markov property
表述说明：随机变量Y=(Y1,Y2…Ym)构成无 向图G=(V,E)，结点v对应的随机变量是Yv。
11/87
考察结点间的独立性
12/87
成对马尔科夫性
设u和v是无向图G中任意两个没有边直接连 接的结点，G中其他结点的集合记做O；则 在给定随机变量Yo的条件下，随机变量Yu 和Yv条件独立。 即：P(Yu,Yv|Yo)= P(Yu|Yo)* P(Yv|Yo)
P O, I P O I , P I i1 bi1o1 ai1i2 bi2o2 aiT 1iT biT oT
对所有可能的状态序列I求和，得到观测序 列O的概率P(O|λ)
P O P O, I P O I , P I
N i 1
31/87
后向算法
定义：给定λ，定义到时刻t状态为qi的前提 下，从t+1到T的部分观测序列为ot+1,ot+2…oT 的概率为后向概率，记做： t i Pot 1, ot 2 ,oT it qi , 可以递推的求得后向概率βt(i)及观测序列概 率P(O|λ)
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前向后向概率的关系
根据定义，证明下列等式
Pit qi , O t i t i
PO t i t i
N i 1
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单个状态的概率
求给定模型λ和观测O，在时刻t处于状态qi的 概率。 记： i P i q O,
齐次假设： Pit it 1, ot 1, it 2 , ot 2 i1, o1 Pit it 1
观测独立性假设：
Pot iT , oT , iT 1, oT 1 i1, o1 Pot it
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HMM的3个基本问题
概率计算问题
给定模型 A, B, 和观测序列O o1 , o2 ,oT ，计算 模型λ下观测序列O出现的概率P(O| λ)
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直接计算法
状态序列 I i1, i2 ,iT 的概率是：
PI i1 ai1i2 ai2i3 aiT 1iT
对固定的状态序列I，观测序列O的概率是：
PO I , bi1o1 bi2o2 biT oT
27/87
直接计算法
O和I同时出现的联合概率是：
6/87
条件随机场
设X=(X1,X2…Xn)和Y=(Y1,Y2…Ym)都是联 合随机变量，若随机变量Y构成一个无向图 G=(V,E)表示的马尔科夫随机场(MRF)，则 条件概率分布P(Y|X)称为条件随机场 (Conditional Random Field, CRF)
注：大量文献将MRF和CRF混用，包括经典著作。
可以递推的求得前向概率αt(i)及观测序列概 率P(O|λ)
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前向算法
初值： 1 i ibio 1
递推：对于t=1,2…T-1
N t 1 i t j a ji biot1 j 1
最终： PO i T
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A aij
N N
HMM的参数
B是观测概率矩阵 B bik N M 其中，bik Pot vk it qi
bik是在时刻t处于状态qi的条件下生成观测vk的 概率。
π是初始状态概率向量： 其中， i Pi1 qi
15/87
三个性质的等价性
根据全局马尔科夫性，能够得到局部马尔科夫性； 根据局部马尔科夫性，能够得到成对马尔科夫性； 根据成对马尔科夫性，能够得到全局马尔科夫性； 可以反向思考：满足这三个性质(或其一)的无向图， 称为概率无向图模型。
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复习：隐马尔科夫模型
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HMM的确定
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概率计算问题
直接算法
暴力算法
前向算法 后向算法
这二者是理解HMM的算法重点
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直接计算法
按照概率公式，列举所有可能的长度为T的 状态序列 I i1, i2 ,iT ，求各个状态序列I 与观测序列 O o1 , o2 ,oT 的联合概率 P(O,I|λ)，然后对所有可能的状态序列求和， 从而得到P(O|λ)
后面将考察为何会有该混用。
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DGM转换成UGM
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DGM转换成UGM
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条件独立的破坏
靠考察是否有 (ancestral graph)： ，则计算U的祖先图
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MRF的性质
成对马尔科夫性
parewise Markov property
局部马尔科夫性
local Markov property
t t
t
t
i i
i 1 t t
N
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两个状态的联合概率
求给定模型λ和观测O，在时刻t处于状态qi并 且时刻t+1处于状态qj的概率。
t i, j Pit qi , it 1 q j O,
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两个状态的联合概率
根据前向后向概率的定义， Pi q , i q , O i, j Pi q , i q O,
考察X8的马尔科夫毯(Markov blanket)
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无向图模型
有向图模型，又称作贝叶斯网络(Directed Graphical Models, DGM, Bayesian Network) 在有些情况下，强制对某些结点之间的边增 加方向是不合适的。 使用没有方向的无向边，形成了无向图模型 (Undirected Graphical Model,UGM), 又被称为 马尔科夫随机场或者马尔科夫网络(Markov Random Field, MRF or Markov network)
HMM的参数
I是长度为T的状态序列，O是对应的观测序 列 I i1 , i2 ,iT O o1 , o2 ,oT A是状态转移概率矩阵 其中 aij Pit 1 q j it qi aij是在时刻t处于状态qi的条件下时刻t+1转 移到状态qj的概率。
HMM由初始概率分布π、状态转移概率分布 A以及观测概率分布B确定。
A, B,
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HMM的参数
Q是所有可能的状态的集合
N是可能的状态数
V是所有可能的观测的集合
M是可能的观测数
Q q1 , q2 ,qN
V v1 , v2 ,vM
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i1 ,i2 ,iT
I
I
i bi o ai i bi o ai
1 1 1 12 2 2
T 1iT
biT oT
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直接计算法
对于最终式
P O P O, I P O I , P I
i1 ,i2 ,iT
I
I
i bi o ai i bi o ai
后向算法的说明
为了计算在时刻t状态为qi条件下时刻t+1之 后的观测序列为ot+1,ot+2…oT的后向概率βt(i)， 只需要考虑在时刻t+1所有可能的N个状态qj 的转移概率(aij项)，以及在此状态下的观测 ot+1的观测概率(bjot+1)项，然后考虑状态qj之 后的观测序列的后向概率βt+1(j)
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局部马尔科夫性
设v是无向图G中任意一个结点，W是与v有 边相连的所有结点，G中其他结点记做O； 则在给定随机变量Yw的条件下，随机变量 Yv和Yo条件独立。 即：P(Yv,Yo|Yw)= P(Yv|Yw)* P(Yo|Yw)
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全局马尔科夫性
设结点集合A，B是在无向图G中被结点集合 C分开的任意结点集合，则在给定随机变量 YC的条件下，随机变量YA和YB条件独立。 即：P(YA, YB |YC)= P(YA | YC)* P(YB | YC)
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复习：Markov Blanket
一个结点的Markov Blanket是一个集合，在 这个集合中的结点都给定的条件下，该结点 条件独立于其他所有结点。 即：一个结点的Markov Blanket是它的 parents,children以及spouses(孩子的其他 parent)
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Markov Blanket
毒素
补充知识：Serum Calcium(血清钙浓度)高于2.75mmo1/L即 为高钙血症。许多恶性肿瘤可并发高钙血症。以乳腺癌、骨 肿瘤、肺癌、胃癌、卵巢癌、多发性骨髓瘤、急性淋巴细胞 白血病等较为多见，其中乳腺癌约1/3 可发生高钙血症。
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图像模型
t i t t i t 1 j t 1 j
PO
Pit qi , it 1 q j , O
Pi
N N i 1 j 1
t
qi , it 1 q j , O
Pit qi , it 1 q j , O t i aijbjot1 t 1 j
1 1 1 12 2 2
T 1iT