隐式马尔科夫模型
随机场(Random Field)是在同一向量空间上一组随机变量组成的集合。通常情况下我们将存在相关关系的一组随机变量作为随机场进行研究。通常我们使用λ来表示一个参数给定的随机场。 概率图模型采用图来表示随机变量之间的相关关系， 最常见的概率图模型是采用有向无环图的贝叶斯网络和采用无向图的马尔 ...
原文：基于GPS数据建立隐式马尔可夫模型预测目的地
Trip destination prediction based on multi day GPS data 是一篇在 年，由吉林交通大学团队发表在elsevier期刊上的一篇论文。在论文中，他们基于GPS数据，使用不同的方法建立了多个预测目的地的模型，进行对比试验，最终提高了正确率，取得了很好的效果。 . 概括 基于 周 人的GPS数据，在隐式马尔可夫模型和习惯预测模型的基础上，作者建立了一 ...
2019-04-22 15:40 0 510 推荐指数：
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原文地址：http://www.cnblogs.com/jacklu/p/6225073.html 1 概述 隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是结构最简单的动态贝叶斯网，这是一种著名的有向图模型，主要用于时序数据建模（语音识别、自然语言处理等）。 假设有三个 ...
隐马尔可夫模型（一）
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隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model,HHM），作为一种统计模型，描述了含有隐含未知数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。 用一个掷骰子的例子来引入隐马尔可夫模型。 假设现有三种不同的骰子，第一种是四面体（称这个骰子为D4），可掷出1，2，3，4 ...
隐马尔可夫模型（一）——马尔可夫模型
简介 马尔可夫模型（Markov Model)描述了一类随机变量随时间而变化的随机函数。考察一个状态序列（此时随机变量为状态值），这些状态并不是相互独立的，每个状态的值依赖于序列中此状态之前的状态。 数学描述 一个系统由N个状态S= {s1,s2,...sn}，随着时间的推移，该系统从一 ...
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在马尔可夫模型中，每一个状态都是可观察的序列，是状态关于时间的随机过程，也成为可视马尔可夫模型（Visible Markov Model,VMM）。隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model,HMM）中的状态是不可见的，我们可以看到的是状态表现出来的观察值和状态的概率函数 ...
隐马尔可夫（HMM）模型
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 ...