馬爾可夫過程（以馬爾科夫鏈Markov為例）
馬爾可夫過程（以馬爾科夫鏈Markov為例） 馬爾可夫過程 馬爾可夫過程的大概意思就是未來只與現在有關，與過去無關。 簡單理解就是渣男只在乎下一刻會不會愛你只取決於這一時刻對你的新鮮感，而與你之前對這段感情的付出毫無關系。 設有一個隨機過程X（t），如果對於下一個任意的時間序列 ...
原文：Atitit 馬爾可夫過程（Markov process） hmm隱馬爾科夫。 馬爾可夫鏈，的原理attilax總結
Atitit 馬爾可夫過程 Markov process hmm隱馬爾科夫。馬爾可夫鏈，的原理attilax總結 . 馬爾可夫過程 . . 馬爾科夫的應用 生成一篇 看起來像文章的隨機文本 。 . 隱馬爾科夫過程 . 隱馬模型基本要素及基本三問題 . 維特比算法 . 應用HMM一開始是在信息論中應用的，后來才被應用到自然語言處理還有其他圖像識別等各個 . 擴展數學之美系列十九 馬爾可夫鏈的擴展 貝 ...
2016-11-30 18:34 0 1709 推薦指數：
相關推薦
馬爾科夫鏈 Markov Chains
Good resource, Markov Chains Explained Visually, http://setosa.io/ev/markov-chains/ https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU1NTUxNTM0Mg==&mid ...
馬爾科夫(Markov)
1. 馬爾可夫網絡、馬爾可夫模型、馬爾可夫過程、貝葉斯網絡的區別 以下共分六點說明這些概念，分成條目只是方便邊閱讀邊思考，這6點是依次遞進的，不要跳躍着看。 將隨機變量作為結點，若兩個隨機變量相關或者不獨立，則將二者連接一條邊；若給定若干隨機變量，則形成一個有向圖 ...
隱馬爾科夫模型(HMM)原理詳解
隱馬爾可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是可用於標注問題的統計學習模型，描述由隱藏的馬爾可夫鏈隨機生成觀測序列的過程，屬於生成模型。HMM在語音識別、自然語言處理、生物信息、模式識別等領域都有着廣泛的應用。 一、 HMM模型的定義 HMM模型是關於時序 ...
馬爾科夫鏈
11. 馬爾科夫鏈 \(X_0,X_1,...,X_n\)，\(n\)表示時間，如果\(X_0, ...X_n\)都是獨立的，那么這個假設限制性太大，不能對現實世界建模。而如果\(X_0, ...X_n\)彼此可以任意交互影響，那么模型太難計算。馬爾科夫鏈是單步影響（one-step ...
隱馬爾科夫模型HMM（一）HMM模型
隱馬爾科夫模型HMM（一）HMM模型基礎 隱馬爾科夫模型HMM（二）前向后向算法評估觀察序列概率 隱馬爾科夫模型HMM（三）鮑姆-韋爾奇算法求解HMM參數 隱馬爾科夫模型HMM（四）維特比算法解碼隱藏狀態序列 隱馬爾科夫模型（Hidden ...
隱馬爾科夫模型(hidden Markov Model)
萬事開頭難啊，剛開頭確實不知道該怎么寫才能比較有水平，這篇博客可能會比較長，隱馬爾科夫模型將會從以下幾個方面進行敘述：1 隱馬爾科夫模型的概率計算法 2 隱馬爾科夫模型的學習算法 3 隱馬爾科夫模型的預測算法 隱馬爾科夫模型其實有很多重要的應用比如說：語音識別、自然語言處理、生物信息 ...
HMM隱馬爾科夫算法(Hidden Markov Algorithm)初探
1. HMM背景 0x1：概率模型 - 用概率分布的方式抽象事物的規律 機器學習最重要的任務，是根據一些已觀察到的證據（例如訓練樣本）來對感興趣的未知變量（例如類別標記）進行估計和推測。 概率模型（probabilistic model）提供了一種描述框架，將學習任務歸結於計算未知變量 ...