原文:隱馬爾科夫模型(HMM)與詞性標注問題

一 馬爾科夫過程: 在已知目前狀態 現在 的條件下,它未來的演變 將來 不依賴於它以往的演變 過去 。例如森林中動物頭數的變化構成 馬爾可夫過程。在現實世界中,有很多過程都是馬爾可夫過程,如液體中微粒所作的布朗運動 傳染病受感染的人數 車站的候車人數等,都可視為馬爾可夫過程。 二 馬爾科夫鏈: 時間和狀態都是離散的馬爾可夫過程稱為馬爾可夫鏈,簡記為Xn X n ,n , , 三 馬爾可夫模型 Ma ...

2018-03-08 22:56 0 4151 推薦指數:

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馬爾科模型HMM(一)HMM模型

    馬爾科模型HMM(一)HMM模型基礎     馬爾科模型HMM(二)前向后向算法評估觀察序列概率     馬爾科模型HMM(三)鮑姆-韋爾奇算法求解HMM參數     馬爾科模型HMM(四)維特比算法解碼隱藏狀態序列     馬爾科模型(Hidden ...

Tue Jun 06 23:01:00 CST 2017 31 73216
馬爾科模型(HMM)原理詳解

  馬爾模型(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 ...

Mon Jan 18 01:28:00 CST 2021 0 452
馬爾科模型HMM)學習筆記二

  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 ...

Tue Jan 08 06:51:00 CST 2019 0 1038
用hmmlearn學習馬爾科模型HMM

    在之前的HMM系列中,我們對馬爾科模型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 ...

Wed Jun 14 00:24:00 CST 2017 118 35542
馬爾科模型 介紹 HMM python代碼

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 ...

Sun Jul 21 23:26:00 CST 2013 1 5379
馬爾科模型(HMM) 舉例講解

什么問題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 ...

Fri Jan 04 19:22:00 CST 2019 0 667
馬爾(HMM)/感知機/條件隨機場(CRF)----詞性標注

筆記轉載於GitHub項目:https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP 7. 詞性標注 7.1 詞性標注概述 什么是詞性 在語言學上,詞性(Par-Of-Speech, Pos )指的是單詞的語法分類,也稱為詞類。同一個類別的詞語具有相似 ...

Tue Feb 11 20:56:00 CST 2020 0 1084
 
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