【HMM：隐马尔科夫模型-前向算法】的更多相关文章

HMM：隐马尔科夫模型-前向算法

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…

HMM隐马尔科夫模型

这是一个非常重要的模型,凡是学统计学.机器学习.数据挖掘的人都应该彻底搞懂. python包: hmmlearn 0.2.0 https://github.com/hmmlearn/hmmlearn 参考链接: 一文搞懂HMM(隐马尔可夫模型) 如何用简单易懂的例子解释隐马尔可夫模型? - 知乎 有些文章里面已经介绍得非常清楚了,只是需要在项目中进行实践,然后做一下总结. 数学之美里有一章专门讲了隐含马尔科夫模型,讲得非常的通俗易懂. 在自然语言处理方面得到了广泛的应用,此外还有语音识别,机器翻…

自然语言处理(1)-HMM隐马尔科夫模型基础概念（一）

隐马尔科夫模型HMM 序言 文本序列标注是自然语言处理中非常重要的一环,我先接触到的是CRF(条件随机场模型)用于解决相关问题,因此希望能够对CRF有一个全面的理解,但是由于在学习过程中发现一个算法像jar包依赖一样依赖于各种算法,就像提到CRF模型,那么肯定不得不提一下HMM等模型,如果不能很好的理解这些算法,那么其实也不算完全搞明白!因此我会在算法的介绍中对涉及到的算法知识尽我所能尽量详细和朴实的说明. 网上也有很多算法说明,但是感觉对一些向我一样刚入门的小白用户很不友好,大堆的数据公式,甚…

HMM：隐马尔科夫模型-维特比算法

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…

HMM 隐马尔科夫模型

参考如下博客: http://www.52nlp.cn/itenyh%E7%89%88-%E7%94%A8hmm%E5%81%9A%E4%B8%AD%E6%96%87%E5%88%86%E8%AF%8D%E4%B8%80%EF%BC%9A%E5%BA%8F…

隐马尔科夫模型及Viterbi算法的应用

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…

隐马尔科夫模型(HMM)的概念

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…

隐马尔科夫模型(Hidden Markov Models)

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…

隐马尔科夫模型(hidden Markov Model)

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…

隐马尔科夫模型(Hidden Markov Models) 系列之三

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…