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 ...
学习了李航的 统计学习方法 中隐马尔可夫模型 Hidden Markov Model, HMM ,这里把自己对HMM的理解进行总结 大部分是书本原文,O O哈哈 ,主要是想利用python将其实现一遍,这样印象深刻一点儿 ,并利用python将书本上的例子运行一遍。HMM是可用于标注问题的统计学习模型,描述由隐藏的马尔科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 ...
2019-01-07 15:56 0 972 推荐指数:
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 ...
概念 隐马尔可夫模型描述的是两个时序序列联合分布p(x,y)的概率模型,其中包含了两个序列: x序列外界可见(外界指的是观测者),称为观测序列(obsevation seuence) y序列外界不可见,称为状态序列( state sequence) 如观测x为单词,状态y为词性,我们需要 ...
隐马尔可夫(HMM)模型 隐马尔可夫模型,是一种概率图模型,一种著名的有向图模型,一种判别式模型。主要用于时许数据建模,在语音识别、自然语言处理等领域广泛应用。 概率图模型分为两类,一类:使用有向无环图表示变量间的依赖关系,称为有向图模型或者贝叶斯网;第二类:使用无向图表示变量间的依赖 ...
隐马尔可夫模型求解三大问题实例剖析 HMM 模型如图所示: 一、隐马尔可夫模型定义 隐马尔可夫模型由初始概率分布、状态转移概率分布以及观测概率分布确定。 设 Q(图中的q)是所有可能的状态的集合,V(图中的O) 是所有可能的观测的集合。 其中,N为可能状态数,M为可能的观测数 ...
原文地址:http://www.cnblogs.com/jacklu/p/7753471.html 本文结合了王晓刚老师的ENGG 5202 Pattern Recognition课程内容知识,和搜集的资料和自己理解的总结。 1 概述 隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model ...
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 ...
引言 想简单点,没这么复杂,上一篇,我们说天气就是马尔可夫模型,因为明天的天气只能今天有关,而跟之前的前天无关。 一言以蔽之 你在中国,那美国的天气就是隐马尔可夫模型,因为你不知道美国的天气,可是你知道其他条件,你有朋友在美国,他要么跑步,要么购物,而他的选择跟天气有关,你知道他这三天是跑步 ...
隐马尔科夫模型HMM 作者:樱花猪 摘要: 本文为七月算法(julyedu.com)12月机器学习第十七次课在线笔记。隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)是统计模型,它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔科夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程 ...