隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型基础 隐马尔科夫模型HMM(二)前向后向算法评估观察序列概率 隐马尔科夫模型HMM(三)鲍姆-韦尔奇算法求解HMM参数 隐马尔科夫模型HMM(四)维特比算法解码隐藏状态序列 隐马尔科夫模型(Hidden ...
一 马尔科夫过程: 在已知目前状态 现在 的条件下,它未来的演变 将来 不依赖于它以往的演变 过去 。例如森林中动物头数的变化构成 马尔可夫过程。在现实世界中,有很多过程都是马尔可夫过程,如液体中微粒所作的布朗运动 传染病受感染的人数 车站的候车人数等,都可视为马尔可夫过程。 二 马尔科夫链: 时间和状态都是离散的马尔可夫过程称为马尔可夫链,简记为Xn X n ,n , , 三 马尔可夫模型 Ma ...
2018-03-08 22:56 0 4151 推荐指数:
隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型基础 隐马尔科夫模型HMM(二)前向后向算法评估观察序列概率 隐马尔科夫模型HMM(三)鲍姆-韦尔奇算法求解HMM参数 隐马尔科夫模型HMM(四)维特比算法解码隐藏状态序列 隐马尔科夫模型(Hidden ...
隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)是可用于标注问题的统计学习模型,描述由隐藏的马尔可夫链随机生成观测序列的过程,属于生成模型。HMM在语音识别、自然语言处理、生物信息、模式识别等领域都有着广泛的应用。 一、 HMM模型的定义 HMM模型是关于时序 ...
这里接着学习笔记一中的问题2,说实话问题2中的Baum-Welch算法编程时矩阵转换有点烧脑,开始编写一直不对(编程还不熟练hh),后面在纸上仔细推了一遍,由特例慢慢改写才运行成功,所以代码里面好多处都有print。 笔记一中对于问题1(概率计算问题)采用了前向或后向算法,根据前 ...
时间t0到时间tK这段时间内接待顾客的人数,就是依赖于时间t的一组随机变量,即随机过程。 马尔科夫过 ...
在之前的HMM系列中,我们对隐马尔科夫模型HMM的原理以及三个问题的求解方法做了总结。本文我们就从实践的角度用Python的hmmlearn库来学习HMM的使用。关于hmmlearn的更多资料在官方文档有介绍。 1. hmmlearn概述 hmmlearn安装很简单,"pip ...
参考文献:统计学习方法,李航。 下一篇将介绍:问题3的具体解决方法为维比特算法(biterbi) algorithm 本人水平有限,怀着分享学习的态度发表此文,欢迎大家批评,交流。感谢您的阅读。欢迎转载本文,转载时请附上本文地址:http ...
什么问题用HMM解决 现实生活中有这样一类随机现象,在已知现在情况的条件下,未来时刻的情况只与现在有关,而与遥远的过去并无直接关系。 比如天气预测,如果我们知道“晴天,多云,雨天”之间的转换概率,那么如果今天是晴天,我们就可以推断出明天是各种天气的概率,接着后天的天气可以由明天的进行 ...
笔记转载于GitHub项目:https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP 7. 词性标注 7.1 词性标注概述 什么是词性 在语言学上,词性(Par-Of-Speech, Pos )指的是单词的语法分类,也称为词类。同一个类别的词语具有相似 ...