原文:HMM-维特比算法理解与实现(python)

HMM 前向后向算法理解与实现 python HMM 维特比算法理解与实现 python 解码问题 给定观测序列 O O O ...O T ,模型 lambda A,B, pi ,找到最可能的状态序列 I i ,i ,...i T 近似算法 在每个时刻 t 选择最可能的状态,得到对应的状态序列 根据HMM 前向后向算法计算时刻 t 处于状态 i t 的概率: i t argmax gamma t ...

2020-05-13 23:23 0 1529 推荐指数:

查看详情

HMM-前向后向算法理解实现python

HMM-前向后向算法理解实现pythonHMM-维特算法理解实现python) 目录 基本要素 HMM三大问题 概率计算问题 前向算法 后向算法 前向-后向算法 基本要素 状态 \(N ...

Wed May 13 17:24:00 CST 2020 0 2335
维特算法Python实现

前言 维特算法是隐马尔科夫问题的一个基本问题算法维特算法解决的问题是已知观察序列,求最可能的标注序列。 什么是维特算法维特算法尽管是基于严格的数学模型的算法,但是维特算法毕竟是算法,因此可以感性地去理解。关于感性的认识,知乎上有维特算法的感性认识讲解,讲的非常好,也非常仔细 ...

Sat Feb 03 23:21:00 CST 2018 0 1196
HMM——维特算法(Viterbi algorithm)

1. 前言维特算法针对HMM第三个问题,即解码或者预测问题,寻找最可能的隐藏状态序列: 对于一个特殊的隐马尔可夫模型(HMM)及一个相应的观察序列,找到生成此序列最可能的隐藏状态序列。 也就是说给定了HMM的模型参数和一个观测序列,计算一系列的隐状态,使得此观察序列的出现可能最大,即最大化P ...

Fri Jun 28 04:11:00 CST 2019 0 1148
反向传播(BP)算法理解以及Python实现

全文参考《机器学习》-周志华中的5.3节-误差逆传播算法;整体思路一致,叙述方式有所不同; 使用如上图所示的三层网络来讲述反向传播算法; 首先需要明确一些概念, 假设数据集\(X=\{x^1, x^2, \cdots, x^n\}, Y=\{y^i, y^2, \cdots, y^n ...

Wed May 08 18:02:00 CST 2019 2 941
python-Kmeans\Kmeans++算法理解及代码实现

一、 环境: Python 3.7.4 Pycharm Community 2019.3 二、 问题: 对六个样本点[1, 5], [2, 4], [4, 1], [5, 0], [7, 6], [6, 7]进行K-means聚类 ...

Thu Jan 16 08:04:00 CST 2020 1 1211
维特算法(Viterbi)及python实现样例

维特算法(Viterbi) 维特算法 维特算法shiyizhong 动态规划算法用于最可能产生观测时间序列的-维特比路径-隐含状态序列,特别是在马尔可夫信息源上下文和隐马尔科夫模型中。术语“维特比路径”和“维特算法”也被用于寻找观察结果最有可能解释的相关dongtai 规划算法。例如在 ...

Mon Jul 30 23:54:00 CST 2018 2 12482
kmeans算法理解及代码实现

github:kmeans代码实现1、kmeans代码实现2(包含二分k-means) 本文算法均使用python3实现 1 聚类算法   对于"监督学习"(supervised learning),其训练样本是带有标记信息的,并且监督学习的目的是:对带有标记的数据集进行模型学习,从而便于 ...

Wed Jun 06 23:53:00 CST 2018 0 53097
 
粤ICP备18138465号  © 2018-2025 CODEPRJ.COM