原文:HMM-維特比算法理解與實現(python)

HMM 前向后向算法理解與實現 python HMM 維特比算法理解與實現 python 解碼問題 給定觀測序列 O O O ...O T ,模型 lambda A,B, pi ,找到最可能的狀態序列 I i ,i ,...i T 近似算法 在每個時刻 t 選擇最可能的狀態,得到對應的狀態序列 根據HMM 前向后向算法計算時刻 t 處於狀態 i t 的概率: i t argmax gamma t ...

2020-05-13 23:23 0 1529 推薦指數:

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HMM-前向后向算法理解實現python

HMM-前向后向算法理解實現pythonHMM-維特算法理解實現python) 目錄 基本要素 HMM三大問題 概率計算問題 前向算法 后向算法 前向-后向算法 基本要素 狀態 \(N ...

Wed May 13 17:24:00 CST 2020 0 2335
維特算法Python實現

前言 維特算法是隱馬爾科夫問題的一個基本問題算法維特算法解決的問題是已知觀察序列,求最可能的標注序列。 什么是維特算法維特算法盡管是基於嚴格的數學模型的算法,但是維特算法畢竟是算法,因此可以感性地去理解。關於感性的認識,知乎上有維特算法的感性認識講解,講的非常好,也非常仔細 ...

Sat Feb 03 23:21:00 CST 2018 0 1196
HMM——維特算法(Viterbi algorithm)

1. 前言維特算法針對HMM第三個問題,即解碼或者預測問題,尋找最可能的隱藏狀態序列: 對於一個特殊的隱馬爾可夫模型(HMM)及一個相應的觀察序列,找到生成此序列最可能的隱藏狀態序列。 也就是說給定了HMM的模型參數和一個觀測序列,計算一系列的隱狀態,使得此觀察序列的出現可能最大,即最大化P ...

Fri Jun 28 04:11:00 CST 2019 0 1148
反向傳播(BP)算法理解以及Python實現

全文參考《機器學習》-周志華中的5.3節-誤差逆傳播算法;整體思路一致,敘述方式有所不同; 使用如上圖所示的三層網絡來講述反向傳播算法; 首先需要明確一些概念, 假設數據集\(X=\{x^1, x^2, \cdots, x^n\}, Y=\{y^i, y^2, \cdots, y^n ...

Wed May 08 18:02:00 CST 2019 2 941
python-Kmeans\Kmeans++算法理解及代碼實現

一、 環境: Python 3.7.4 Pycharm Community 2019.3 二、 問題: 對六個樣本點[1, 5], [2, 4], [4, 1], [5, 0], [7, 6], [6, 7]進行K-means聚類 ...

Thu Jan 16 08:04:00 CST 2020 1 1211
維特算法(Viterbi)及python實現樣例

維特算法(Viterbi) 維特算法 維特算法shiyizhong 動態規划算法用於最可能產生觀測時間序列的-維特比路徑-隱含狀態序列,特別是在馬爾可夫信息源上下文和隱馬爾科夫模型中。術語“維特比路徑”和“維特算法”也被用於尋找觀察結果最有可能解釋的相關dongtai 規划算法。例如在 ...

Mon Jul 30 23:54:00 CST 2018 2 12482
kmeans算法理解及代碼實現

github:kmeans代碼實現1、kmeans代碼實現2(包含二分k-means) 本文算法均使用python3實現 1 聚類算法   對於"監督學習"(supervised learning),其訓練樣本是帶有標記信息的,並且監督學習的目的是:對帶有標記的數據集進行模型學習,從而便於 ...

Wed Jun 06 23:53:00 CST 2018 0 53097
 
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