概率知识点:

0=<P(A)<=1

P(True)=1;P(False)=0

P(A)+P(B)-P(A and B) = P(A or B)

P(A|B)=P(A,B)/P(B)

=> P(A,B)=P(A|B)P(B)

=>P(A,B,C) = P(A|B,C)P(B|C)P(C)

如果A,B 相互独立,P(A,B) = P(A)P(B) =>P(A|B)=P(A)

朴素贝叶斯 :

P(y=1|x1,x2,……xn)=P(x1,……xn|y=1)p(y=1)/p(x1,……xn)

马尔可夫模型:

X1->X2->X3->X4----->

P(X1,……Xn)=P(X1)P(X2|X1)……P(Xn|Xn-1)

马尔可夫矩阵具有无记

X1->X2->X3

|      |        |

Y1   Y2  Y3

目标函数:

P(Xt|Y1:t) = P(Xt|Y1……Yt)

隐马尔可夫随机场HMM的更多相关文章

  1. 隐马尔科夫模型 HMM(Hidden Markov Model)

    本科阶段学了三四遍的HMM,机器学习课,自然语言处理课,中文信息处理课:如今学研究生的自然语言处理,又碰见了这个老熟人: 虽多次碰到,但总觉得一知半解,对其了解不够全面,借着这次的机会,我想要直接搞定 ...

  2. 基于隐马尔科夫模型(HMM)的地图匹配(Map-Matching)算法

    文章目录 1. 1. 摘要 2. 2. Map-Matching(MM)问题 3. 3. 隐马尔科夫模型(HMM) 3.1. 3.1. HMM简述 3.2. 3.2. 基于HMM的Map-Matchi ...

  3. 通俗理解隐马尔科夫模型HMM(转载)

    作者:Yang Eninala 链接:https://www.zhihu.com/question/20962240/answer/33438846 来源:知乎 著作权归作者所有,转载请联系作者获得授 ...

  4. 隐马尔科夫模型HMM学习最佳范例

    谷歌路过这个专门介绍HMM及其相关算法的主页:http://rrurl.cn/vAgKhh 里面图文并茂动感十足,写得通俗易懂,可以说是介绍HMM很好的范例了.一个名为52nlp的博主(google ...

  5. 猪猪的机器学习笔记(十七)隐马尔科夫模型HMM

    隐马尔科夫模型HMM 作者:樱花猪 摘要: 本文为七月算法(julyedu.com)12月机器学习第十七次课在线笔记.隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)是统计模型,它用来 ...

  6. 隐马尔科夫模型HMM(二)前向后向算法评估观察序列概率

    隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型 隐马尔科夫模型HMM(二)前向后向算法评估观察序列概率 隐马尔科夫模型HMM(三)鲍姆-韦尔奇算法求解HMM参数(TODO) 隐马尔科夫模型HMM(四)维特比算法 ...

  7. 隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型

    隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型基础 隐马尔科夫模型HMM(二)前向后向算法评估观察序列概率 隐马尔科夫模型HMM(三)鲍姆-韦尔奇算法求解HMM参数(TODO) 隐马尔科夫模型HMM(四)维特比 ...

  8. 隐马尔科夫模型HMM(三)鲍姆-韦尔奇算法求解HMM参数

    隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型 隐马尔科夫模型HMM(二)前向后向算法评估观察序列概率 隐马尔科夫模型HMM(三)鲍姆-韦尔奇算法求解HMM参数(TODO) 隐马尔科夫模型HMM(四)维特比算法 ...

  9. 隐马尔科夫模型HMM(四)维特比算法解码隐藏状态序列

    隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型 隐马尔科夫模型HMM(二)前向后向算法评估观察序列概率 隐马尔科夫模型HMM(三)鲍姆-韦尔奇算法求解HMM参数 隐马尔科夫模型HMM(四)维特比算法解码隐藏状态 ...

随机推荐

  1. 51nod 1284:2 3 5 7的倍数 容斥原理

    1284 2 3 5 7的倍数 基准时间限制:1 秒 空间限制:131072 KB 分值: 5 难度:1级算法题  收藏  关注 给出一个数N,求1至N中,有多少个数不是2 3 5 7的倍数. 例如N ...

  2. Notepad++配置

    笔记来源于视频: http://baidu.iqiyi.com/watch/498601896985630918.html?page=videoMultiNeed notepad++ 有个很重要问题, ...

  3. JZOJ823PJ-C, TG-B

    分身打两场比赛 PJ - C 翻车 T1 原题, 考虑蚂蚁相撞时其实不用管. 然后写个取左右max, 左右min的即可 翻车: 注释freopen后JZOJ不会提示!(大翻车--丢了300分) T2 ...

  4. Vue-router(1)之component标签

    1. 使用 <component>标签实现组件切换 <component> 是Vue提供的标签语法:有一个is属性,is的作用就是显示指定的组件 <template> ...

  5. Java并发分析—Lock

    1.Lock 和 Condition 当使用synchronied进行同步时,可以在同步代码块中只用常用的wait和notify等方法,在使用显示锁的时候,将通过Condition对象与任意Lock实 ...

  6. CodeForces - 350B(反向建图,)

    B - Resort CodeForces - 350B B. Resort time limit per test 2 seconds memory limit per test 256 megab ...

  7. git clone与git pull区别

    从远程服务器克隆一个一模一样的版本库到本地,复制的是整个版本库,叫做clone.(clone是将一个库复制到你的本地,是一个本地从无到有的过程)从远程服务器获取到一个branch分支的更新到本地,并更 ...

  8. Vue中Js动画 与Velocity.js 多组件多元素 列表过渡

    Vue提供我们很多js动画钩子 写在tansition标签内部 入场动画 @before-enter="" 处理函数收到一个参数(e l) el为这个元素 @enter=" ...

  9. 用CNN及MLP等方法识别minist数据集

    用CNN及MLP等方法识别minist数据集 2017年02月13日 21:13:09 hnsywangxin 阅读数:1124更多 个人分类: 深度学习.keras.tensorflow.cnn   ...

  10. PAT Basic 1070 结绳(25) [排序,贪⼼]

    题目 给定⼀段⼀段的绳⼦,你需要把它们串成⼀条绳.每次串连的时候,是把两段绳⼦对折,再如下图所示套接在⼀起.这样得到的绳⼦⼜被当成是另⼀段绳⼦,可以再次对折去跟另⼀段绳⼦串连.每次串 连后,原来两段绳 ...