《统计学习方法》第十一章总结
条件随机场是给定一组输入随机变量条件下另一组输出随机变量的条件概率分布模型，其特点是假设输出随机变量构成马尔可夫随机场，条件随机场可以用于不同的预测问题，本书主要讲述线性链条件随机场。
条件随机场也可以简化或者用矩阵形式表示
条件随机场的概率计算问题
前向后向算法
前向-后向算法概率计算
利用前向-后向向量计算期望值
条件随机场的学习算法：条件随机场模型实际上是定义在时序数据上的对数线性模型，其学习方法包括极大似然估计和正则化的极大似然估计，具体的优化实现算法有改进的迭代尺度法IIS，梯度下降法以及拟牛顿法。
条件随机场的预测算法——维特比算法