摘要: 本文主要介紹隱馬爾可夫模型HMM的python實現,參考的文獻主要是:[1]. Lawrence R. Rabiner, ‘A Tutorial on Hidden Markov Models and Selected Applications in Speech ...
一直想用隱馬可夫模型做圖像識別,但是python的scikit learn組件包的hmm module已經不再支持了,需要安裝hmmlearn的組件,不過hmmlearn的多項式hmm每次出來的結果都不一樣, ,難道是我用錯了 后來又只能去參考網上C語言的組件,模仿着把向前向后算法 復制 到python里了,廢了好大功夫,總算結果一樣了o o。。 把代碼貼出來把,省的自己不小心啥時候刪掉。。。 ...
2014-10-08 17:55 0 6878 推薦指數:
摘要: 本文主要介紹隱馬爾可夫模型HMM的python實現,參考的文獻主要是:[1]. Lawrence R. Rabiner, ‘A Tutorial on Hidden Markov Models and Selected Applications in Speech ...
1. 前言 隱馬爾科夫HMM模型是一類重要的機器學習方法,其主要用於序列數據的分析,廣泛應用於語音識別、文本翻譯、序列預測、中文分詞等多個領域。雖然近年來,由於RNN等深度學習方法的發展,HMM模型逐漸變得不怎么流行了,但並不意味着完全退出應用領域,甚至在一些輕量級的任務中仍有應用。本系列博客 ...
HMM-前向后向算法理解與實現(python) HMM-維特比算法理解與實現(python) 解碼問題 給定觀測序列 \(O=O_1O_2...O_T\),模型 \(\lambda (A,B,\pi)\),找到最可能的狀態序列 \(I^∗=\{i^∗_1,i^∗_2,...i^∗_T ...
HMM-前向后向算法理解與實現(python) HMM-維特比算法理解與實現(python) 目錄 基本要素 HMM三大問題 概率計算問題 前向算法 后向算法 前向-后向算法 基本要素 狀態 \(N ...
HMM基本原理 Markov鏈:如果一個過程的“將來”僅依賴“現在”而不依賴“過去”,則此過程具有馬爾可夫性,或稱此過程為馬爾可夫過程。馬爾可夫鏈是時間和狀態參數都離散的馬爾可夫過程。HMM是在Markov鏈的基礎上發展起來的,由於實際問題比Markov鏈模型所描述的更為復雜,觀察到的時間並不是 ...
(HMM)是中文分詞中一類常用的統計模型, 本文將使用該模型構造分詞器。關於HMM模型的介紹可以參見隱式馬爾 ...
1、原理簡述 為了對GMM-HMM在語音識別上的應用有個宏觀認識,花了些時間讀了下HTK(用htk完成簡單的孤立詞識別)的部分源碼,對該算法總算有了點大概認識,達到了預期我想要的。不得不說,網絡上關於語音識別的通俗易懂教程太少,都是各種公式滿天飛,很少有說具體細節 ...
HMM(hidden markov model)可以用於模式識別,李開復老師就是采用了HMM完成了語音識別。 一下的例子來自於《統計學習方法》 一個HMM由初始概率分布,狀態轉移概率分布,觀測概率分布確定。並且基於兩個假設: 1 假設任意時刻t的狀態只依賴於前一個時刻的狀態,與其他時刻的狀態 ...