crf医学上是什么意思

crf在医学上被称为：慢性肾功能衰竭，中医病名：尿毒症。

CRF全称是慢性肾功能衰竭（CRF），是一种临床综合症。

慢性肾功能衰竭（CRF）又称慢性肾功能不全，是指各种原因造成的慢性进行性肾实质损害，致使肾脏明显萎缩，不能维持其基本功能，临床出现以代谢产物潴留，水、电解质、酸碱平衡失调，全身各系统受累为主要表现的临床综合征，也称为尿毒症。

扩展资料：

CRF的其他领域的其他含义：

1、CRF（ConditionalRandomField）条件随机域：

条件随机域模型是由Lafferty在2001年提出的一种典型的判别式模型。它在观测序列的基础上对目标序列进行建模,重点解决序列化标注的问题。

条件随机域模型既具有判别式模型的优点,又具有产生式模型考虑到上下文标记间的转移概率,以序列化形式进行全局参数优化和解码的特点,解决了其他判别式模型(如最大熵马尔科夫模型)难以避免的标记偏置问题。

2、CRF是ChinaRiskFinance的缩写。

ChinaRiskFinance于2001年注册于美国。总部设在纽约。北京首航财务管理顾问有限公司是CRF在中国的全资子公司。是消费信贷决策方案和产品提供商。

3、CRF（corporateresearchfoundation）CRF是从事全球杰出雇主评定的专业机构。

百度百科-CRF

最基本的区别就是建模对象不同, 但目的都是求出P(Y|X)

判别模型Discriminative Model:

直接对P(Y|X)进行建模, ? 判别模型不考虑如何生成 X 和 Y 的联合事件, 比如 SVM 只考虑把点分开而已, 鲁棒性比较强, 但需要更多的训练数据.

生成模型 Generative Model:

利用贝叶斯公式, 先对P(X|Y)进行建模, 然后利用训练集中的 P(Y) 求出联合**概率分布 P(X,Y)**, 最后除以X的概率分布P(X)得出我们的目标(P(Y|X)). 最常见的例子朴素贝叶斯. 生成模型需要做出更多的假设, 因此适用于数据较少的情况下, 但鲁棒性不强, 因为假设错了就效果很差了.

给一个栗子, 外星人来地球拿了一个数据集包含了地球人的身体特征, 标签有2类:男和女. 如果训练数据集只有1%是数据是男性, 而99%是女性. 那么外星人科学家就有可能认为给定随机一个人类, 该人类是女性的P(y=female)概率是99%, 按照这个假设去做生成模型就会很不给力, 但判别模型就没有这个问题.

——Matthew_zeng

我们从几句话进入这两个概念：?

1、机器学习分为有监督的机器学习和无监督的机器学习；?

2、有监督的机器学习就是已知训练集数据的类别情况来训练分类器，无监督的机器学习就是不知道训练集的类别情况来训练分类器；?

3、所以说，有监督的机器学习可以抽象为一个分类task，而无监督的基本完成的是聚类；?

4、有监督的机器学习中，我们可以概述为通过很多有标记的数据，训练出一个模型，然后利用这个，对输入的X进行预测输出的Y。这个模型一般有两种：

决策函数：Y=f(X)?

条件概率分布：P(Y|X)

5、根据通过学习数据来获取这两种模型的方法，我们可以分为判别方法和生成方法；

6、概念正式介绍

判别方法：由数据直接学习决策函数Y=f(X)或条件概率分布P(Y|X)作为预测模型，即判别模型。判别方法关心的是对于给定的输入X，应该预测什么样的输出Y。

数据直接学习决策函数Y=f(X)或条件概率分布P(Y|X)得到的预测模型，就是判别模型；

生成方法：由数据学习联合概率分布P(X,Y), 然后由P(Y|X)=P(X,Y)/P(X)求出概率分布P(Y|X)作为预测的模型。该方法表示了给定输入X与产生输出Y的生成关系

P(Y|X)作为的预测的模型就是生成模型；

两个模型的范例

生成模型：朴素贝叶斯、隐马尔可夫（em算法）?

判别模型：k近邻法、感知机、决策树、逻辑回归、线性回归、最大熵模型、支持向量机(SVM)、提升方法、条件随机场（CRF）

对比

1、生成模型可以还原出联合概率分布（还原数据本身相似度），而判别方法不能；?

2、生成方法的学习收敛速度更快，当样本容量增加的时候，学到的模型可以更快的收敛于真实模型；?

3、当存在隐变量时，仍可以利用生成方法学习，此时判别方法不能用；?

4、判别学习不能反映训练数据本身的特性，但它寻找不同类别之间的最优分类面，反映的是异类数据之间的差异，直接面对预测，往往学习的准确率更高，由于直接学习P(Y|X)或Y=f（X），从而可以简化学习；?

5、简单的说，生成模型是从大量的数据中找规律，属于统计学习；而判别模型只关心不同类型的数据的差别，利用差别来分类。

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