作者:jostree 转载请注明出处 http://www.cnblogs.com/jostree/p/4335810.html 一个例子: 韦小宝使用骰子进行游戏,他有两种骰子一种正常的骰子,还有一种不均匀的骰子,来进行出千. 开始游戏时他有2/5的概率出千. 对于正常的骰子A,每个点出现的概率都是1/6. 对于不均匀的骰子B,5,6两种出现的概率为3/10,其余为1/10. 出千的随机规律如下图所示: 我们观测到的投掷结果为:ob={1,3,4,5,5,6,6,3,2,6} 请判断韦小宝什么…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/50722376 目标-解决HMM的基本问题之一:已知HMM模型λ及观察序列O,如何计算P(O|λ)(计算给定隐马尔科夫模型HMM下的观察序列的概率-Pr(observations |).)?从而评估哪一个HMM最有可能产生了这个给定的观察序列. 计算观察序列的概率(Finding the probability of an observed sequence) 穷举搜索( Exhaustive sea…

隐马尔可夫模型(HMM,hidden Markov model)是可用于标注问题的统计学模型,描述由隐藏的马尔可夫链随机生成观测序列的过程,属于生成模型.HMM模型主要用于语音识别,自然语言处理,生物信息,模式识别等领域. 引入   某天,你的女神告诉你说,她放假三天,将要去上海游玩,准备去欢乐谷.迪士尼和外滩(不一定三个都会去).  她呢,会选择在这三个地方中的某几个逗留并决定是否购物,而且每天只待在一个地方.根据你对她的了解,知道她去哪个地方,仅取决于她去的上一个地方,且是否购物的概率仅取决…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/50731584 目标-解决HMM的基本问题之二:给定观察序列O=O1,O2,-OT以及模型λ,如何选择一个对应的状态序列S = q1,q2,-qT,使得S能够最为合理的解释观察序列O? 寻找最可能的隐藏状态序列(Finding most probable sequence of hidden states) 记着,下次再写吧... 皮皮blog from:http://blog.csdn.net/pi…

定义隐马尔科夫模型可以用一个三元组(π,A,B)来定义:π 表示初始状态概率的向量A =(aij)(隐藏状态的)转移矩阵 P(Xit|Xj(t-1)) t-1时刻是j而t时刻是i的概率B =(bij)混淆矩阵 P(Yi|Xj) 在某个时刻因隐藏状态为Xj而观察状态为Yi的概率值得注意的是,在状态转移矩阵中的每个概率都是时间无关的,也就是说我们假设这个概率是固定的,不随时间变化.当然,这是马尔科夫模型最不切合实际的一个假设. 隐马尔科夫模型的使用如果一个模型可以被描述成一个隐马尔科夫模型,有三个问…

链接汇总 http://www.csie.ntnu.edu.tw/~u91029/HiddenMarkovModel.html 演算法笔记 http://read.pudn.com/downloads133/doc/fileformat/568756/HMM-DL.pdf本文讲述了 HMM原理,方法,典型应用 http://www.cnblogs.com/tsingke/p/3923169.html  HMM(隐马尔科夫模型)基本原理及其实现 http://wenku.baidu.com/lin…

转自:http://blog.csdn.net/eaglex/article/details/6418219 隐马尔科夫模型(Hidden Markov Models) 定义 隐马尔科夫模型可以用一个三元组(π,A,B)来定义: π 表示初始状态概率的向量 A =(aij)(隐藏状态的)转移矩阵P(Xit|Xj(t-1))t-1时刻是j而t时刻是i的概率 B =(bij)混淆矩阵 P(Yi|Xj)在某个时刻因隐藏状态为Xj而观察状态为Yi的概率 值得注意的是,在状态转移矩阵中的每个概率都是时间无…

先来解释一下HMM的向前算法: 前向后向算法是前向算法和后向算法的统称,这两个算法都可以用来求HMM观测序列的概率.我们先来看看前向算法是如何求解这个问题的. 前向算法本质上属于动态规划的算法,也就是我们要通过找到局部状态递推的公式,这样一步步的从子问题的最优解拓展到整个问题的最优解.在这里我们认为随机过程中各个状态St的概率分布,只与它的前一个状态St-1有关,同时任何时刻的观察状态只仅仅依赖于当前时刻的隐藏状态. 在t时刻我们定义观察状态的概率为: αt(i)=P(o1,o2,...ot,i…

万事开头难啊,刚开头确实不知道该怎么写才能比较有水平,这篇博客可能会比较长,隐马尔科夫模型将会从以下几个方面进行叙述:1 隐马尔科夫模型的概率计算法  2 隐马尔科夫模型的学习算法 3 隐马尔科夫模型的预测算法  隐马尔科夫模型其实有很多重要的应用比如说:语音识别.自然语言处理.生物信息.模式识别等等 同样先说一下什么是马尔科夫,这个名字感觉就像高斯一样,无时无刻的渗透在你的生活中,这里给出马尔科夫链的相关解释供参考: 马尔可夫链是满足马尔可夫性质的随机过程,是具有马尔科夫性质的随机变量的一个数…

在网上看到一篇关于隐马尔科夫模型的介绍,觉得简直不能再神奇,又在网上找到大神的一篇关于如何用隐马尔可夫模型实现中文拼音输入的博客,无奈大神没给可以运行的代码,只能纯手动网上找到了结巴分词的词库,根据此训练得出隐马尔科夫模型,用维特比算法实现了一个简单的拼音输入法.githuh地址:https://github.com/LiuRoy/Pinyin_Demo 原理简介 隐马尔科夫模型 抄一段网上的定义: 隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Model) 是一种统计模型,用来描述一个含有隐含…