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 ...
學習了李航的 統計學習方法 中隱馬爾可夫模型 Hidden Markov Model, HMM ,這里把自己對HMM的理解進行總結 大部分是書本原文,O O哈哈 ,主要是想利用python將其實現一遍,這樣印象深刻一點兒 ,並利用python將書本上的例子運行一遍。HMM是可用於標注問題的統計學習模型,描述由隱藏的馬爾科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 ...
2019-01-07 15:56 0 972 推薦指數:
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 ...
概念 隱馬爾可夫模型描述的是兩個時序序列聯合分布p(x,y)的概率模型,其中包含了兩個序列: x序列外界可見(外界指的是觀測者),稱為觀測序列(obsevation seuence) y序列外界不可見,稱為狀態序列( state sequence) 如觀測x為單詞,狀態y為詞性,我們需要 ...
隱馬爾可夫(HMM)模型 隱馬爾可夫模型,是一種概率圖模型,一種著名的有向圖模型,一種判別式模型。主要用於時許數據建模,在語音識別、自然語言處理等領域廣泛應用。 概率圖模型分為兩類,一類:使用有向無環圖表示變量間的依賴關系,稱為有向圖模型或者貝葉斯網;第二類:使用無向圖表示變量間的依賴 ...
隱馬爾可夫模型求解三大問題實例剖析 HMM 模型如圖所示: 一、隱馬爾可夫模型定義 隱馬爾可夫模型由初始概率分布、狀態轉移概率分布以及觀測概率分布確定。 設 Q(圖中的q)是所有可能的狀態的集合,V(圖中的O) 是所有可能的觀測的集合。 其中,N為可能狀態數,M為可能的觀測數 ...
原文地址:http://www.cnblogs.com/jacklu/p/7753471.html 本文結合了王曉剛老師的ENGG 5202 Pattern Recognition課程內容知識,和搜集的資料和自己理解的總結。 1 概述 隱馬爾可夫模型(Hidden Markov Model ...
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 ...
引言 想簡單點,沒這么復雜,上一篇,我們說天氣就是馬爾可夫模型,因為明天的天氣只能今天有關,而跟之前的前天無關。 一言以蔽之 你在中國,那美國的天氣就是隱馬爾可夫模型,因為你不知道美國的天氣,可是你知道其他條件,你有朋友在美國,他要么跑步,要么購物,而他的選擇跟天氣有關,你知道他這三天是跑步 ...
隱馬爾科夫模型HMM 作者:櫻花豬 摘要: 本文為七月算法(julyedu.com)12月機器學習第十七次課在線筆記。隱馬爾可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)是統計模型,它用來描述一個含有隱含未知參數的馬爾科夫過程。其難點是從可觀察的參數中確定該過程 ...