這篇文章記錄一下解決HMM三大問題的第二個問題的學習過程。回憶一下,第二個問題是什么來着?給定HMM模型\(lambda\)和觀測序列O,求產生這個觀測序列概率最大的狀態序列是什么?把這個問題叫做解碼問題,也是挺貼切的~ 求解這個問題,有一個經典的算法,叫做Viterbi算法。Viterbi ...
現在,重點是要了解並解決HMM 的三個問題。 問題 ,已知整個模型,我女朋友告訴我,連續三天,她下班后做的事情分別是:散步,購物,收拾。那么,根據模型,計算產生這些行為的概率是多少。 問題 ,同樣知曉這個模型,同樣是這三件事,我女朋友要我猜,這三天她下班后北京的天氣是怎么樣的。這三天怎么樣的天氣才最有可能讓她做這樣的事情。 問題 ,最復雜的,我女朋友只告訴我這三天她分別做了這三件事,而其他什么信 ...
2018-12-18 19:18 0 819 推薦指數:
這篇文章記錄一下解決HMM三大問題的第二個問題的學習過程。回憶一下,第二個問題是什么來着?給定HMM模型\(lambda\)和觀測序列O,求產生這個觀測序列概率最大的狀態序列是什么?把這個問題叫做解碼問題,也是挺貼切的~ 求解這個問題,有一個經典的算法,叫做Viterbi算法。Viterbi ...
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 ...
,對我們解決問題建模的能力提高以及算法思路的拓展還是很好的。本篇將介紹HMM應用到語音處理中經常會面臨的3大基 ...
轉自http://blog.csdn.net/lskyne/article/details/8669301 路徑1-1-1-1的概率:0.4*0.45*0.5=0.09 路徑2-2-2-2的概 ...
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, ...
SpringBoot中關於Mybatis使用的三個問題 轉載請注明源地址:http://www.cnblogs.com/funnyzpc/p/8495453.html 原本是要講講PostgreSQL的一些學習總結的,不巧的是最近一段時間的進度都是一些類似於加減乘除、位移、類型轉換 ...
問題描述: 有三個容積分別為8升、5升、3升的水桶,其中容積為8升的水桶盛滿了水,容積為5升和3升的水桶都是空的。三個水桶都沒有刻度,現在需要將水桶中的8升水等分成2份,每份都是4升水。條件是只能使用這三個水桶,不能借助其他工具。 問題分析: 對於這個問題,似乎沒有“規律”可循,沒有專門 ...
在了解了《同步與互斥的區別 》之后,我們來看看幾個經典的線程同步的例子。相信通過具體場景可以讓我們學會分析和解決這類線程同步的問題,以便以后應用在實際的項目中。 一、生產者-消費者問題 問題描述: 一組生產者進程和一組消費者進程共享一個初始為空、大小為 n 的緩沖區,只有緩沖區沒滿時,生產者才能把 ...