隱馬爾科夫模型HMM(一)HMM模型 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 在本篇我們會討論HMM模型參數求解的問題 ...
先來解釋一下HMM的向前算法: 前向后向算法是前向算法和后向算法的統稱,這兩個算法都可以用來求HMM觀測序列的概率。我們先來看看前向算法是如何求解這個問題的。 前向算法本質上屬於動態規划的算法,也就是我們要通過找到局部狀態遞推的公式,這樣一步步的從子問題的最優解拓展到整個問題的最優解。在這里我們認為隨機過程中各個狀態St的概率分布,只與它的前一個狀態St 有關,同時任何時刻的觀察狀態只僅僅依賴於當 ...
2018-03-07 16:29 1 2711 推薦指數:
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什么問題用HMM解決 現實生活中有這樣一類隨機現象,在已知現在情況的條件下,未來時刻的情況只與現在有關,而與遙遠的過去並無直接關系。 比如天氣預測,如果我們知道“晴天,多雲,雨天”之間的轉換概率,那么如果今天是晴天,我們就可以推斷出明天是各種天氣的概率,接着后天的天氣可以由明天的進行 ...
參考文獻:統計學習方法,李航。 下一篇將介紹:問題3的具體解決方法為維比特算法(biterbi) algorithm 本人水平有限,懷着分享學習的態度發表此文,歡迎大家批評,交流。感謝您的閱讀。歡迎轉載本文,轉載時請附上本文地址:http ...
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 ...
這里接着學習筆記一中的問題2,說實話問題2中的Baum-Welch算法編程時矩陣轉換有點燒腦,開始編寫一直不對(編程還不熟練hh),后面在紙上仔細推了一遍,由特例慢慢改寫才運行成功,所以代碼里面好多處都有print。 筆記一中對於問題1(概率計算問題)采用了前向或后向算法,根據前 ...
時間t0到時間tK這段時間內接待顧客的人數,就是依賴於時間t的一組隨機變量,即隨機過程。 馬爾科夫過 ...
在之前的HMM系列中,我們對隱馬爾科夫模型HMM的原理以及三個問題的求解方法做了總結。本文我們就從實踐的角度用Python的hmmlearn庫來學習HMM的使用。關於hmmlearn的更多資料在官方文檔有介紹。 1. hmmlearn概述 hmmlearn安裝很簡單,"pip ...