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 ...
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计算。这类问题可以用 Markov 模型来描述。 markov 进一步,如果我们并不知道今天的天气属于什么状况,我 ...
2019-01-04 11:22 0 667 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 ...
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 ...
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 ...
先来解释一下HMM的向前算法: 前向后向算法是前向算法和后向算法的统称,这两个算法都可以用来求HMM观测序列的概率。我们先来看看前向算法是如何求解这个问题的。 前向算法本质上属于动态规划的算法,也就是我们要通过找到局部状态递推的公式,这样一步步的从子问题的最优解拓展到整个问题的最优解 ...
(转载自http://www.cnblogs.com/skyme/p/4651331.html) HMM(隐马尔可夫模型 ...