HMM模型实例 mahout官网上的案例

原理:http://www.cnblogs.com/CheeseZH/p/4229910.html Example To build a Hidden Markov Model and use it to build some predictions, try a simple example like this: Create an input file to train the model. Here we have a sequence drawn from the set of stat…

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)维特比算法解码隐藏状态序列(TODO) 隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,以下简称HMM)是比较经典的机器学习模型了,它在语言识别,自然语言处理,模式识别等领域得到广泛的应用.当然,随着目前深度学习的崛起,尤其是RNN,LSTM等神经网络序列模型的火热,HMM的地位有所下降.但是作为…

HMM模型学习笔记（前向算法实例）

HMM算法想必大家已经听说了好多次了,完全看公式一头雾水.但是HMM的基本理论其实很简单.因为HMM是马尔科夫链中的一种,只是它的状态不能直接被观察到,但是可以通过观察向量间接的反映出来,即每一个观察向量由一个具有相应概率密度分布的状态序列产生,又由于每一个状态也是随机分布的,所以HMM是一个双重随机过程. HMM是语音识别,人体行为识别,文字识别等领域应用非常广泛. 一个HMM模型可以用5个元素来描述,包过2个状态集合和3个概率矩阵.其分别为隐含状态S,可观测状态O,初始状态概率矩阵π,隐含…

应用HTK搭建语音拨号系统3：创建绑定状态的三音素HMM模型

选自:http://maotong.blog.hexun.com/6261873_d.html 苏统华哈尔滨工业大学人工智能研究室 2006年10月30日声明:版权所有,转载请注明作者和来源该系统能够识别连续说出的数字串和若干组姓名.建模是针对子词(sub-word, eg. 音素),具有一定的可扩充性.当加入一个新名字时,只需修改发音词典和任务语法即可.模型为连续混合高斯输出,运用语音决策树聚类形成的绑定状态式三音素. 3. 创建绑定状态的三音素HMM模型目的是加入上下文依赖(cont…

应用HTK搭建语音拨号系统2：创建单音素HMM模型

选自:http://maotong.blog.hexun.com/6204849_d.html 苏统华哈尔滨工业大学人工智能研究室 2006年10月30日声明:版权所有,转载请注明作者和来源该系统能够识别连续说出的数字串和若干组姓名.建模是针对子词(sub-word, eg. 音素),具有一定的可扩充性.当加入一个新名字时,只需修改发音词典和任务语法即可.模型为连续混合高斯输出,运用语音决策树聚类形成的绑定状态式三音素. 2. 创建单音素HMM模型涉及创建一系列单高斯单音素HMM的过程.…

jquery ui中的dialog，官网上经典的例子

jquery ui中的dialog,官网上经典的例子 jquery ui中dialog和easy ui中的dialog很像,但是最近用到的时候全然没有印象,一段时间不用就忘记了,这篇随笔介绍一下这个控件. 1.实例官网源代码中给出了一些实例,首先看看实例是什么样子的. a.默认功能也是最简单的应用,也就是打开一个对话框,代码如下 <!doctype html> <html lang="en"> <head> <meta charset=…

Yeoman 官网教学案例：使用 Yeoman 构建 WebApp

STEP 1:设置开发环境与yeoman的所有交互都是通过命令行.Mac系统使用terminal.app,Linux系统使用shell,windows系统可以使用cmder/PowerShell/cmd.exe. 1.1 安装条件安装yeoman之前,你需要先安装如下内容 Nodejs v4或者更高版本 npm git 通过以下命令检查是否安装node环境以及npm管理工具. $ node -v && npm -v npm默认随node一起安装.有些node版本可能安装的是旧版本的np…

自己封装的Windows7 64位旗舰版，微软官网上下载的Windows7原版镜像制作，绝对纯净版

MSDN官网上下载的Windows7 64位旗舰版原版镜像制作,绝对纯净版,无任何精简,不捆绑任何第三方软件.浏览器插件,不含任何木马.病毒等. 集成: 1.Office2010 2.DirectX11 3.VC++运行库 4..NET Framework4.0 5.最新Flash Player ISO格式下载链接:http://pan.baidu.com/s/1pLVabhh 密码:r3ec GHO格式下载链接:http://pan.baidu.com/s/1eRBzvTC 密码:n7mp…

关于在官网上查看和下载特定版本的webrtc代码

注:这个方法已经不适用了,帖子没删只是留个纪念而已 gclient:如果不知道gclient是什么东西 ... 就别再往下看了. 下载特定版本的代码: #gclient sync --revision src@31000 其中31000是版本号查看自己下载代码的版本号: #gclient revinfo -a webrtc@ubuntu:~/code/webrtc/src/talk$ gclient revinfo -a src: http://webrtc.googlecode.com/sv…

HMM模型

通过前几时断续的学习,发现自己对HMM模型的了解还只停留在皮毛,导致在学习CRF模型并将其与最大熵模型.HMM.MEMM做比较时感觉很吃力,所以又花了两天时间使劲看了遍HMM,发现了解得确实深刻了很多,现小结一下,争取把看过的知识变成自己的,特别感谢52nlp网站http://www.52nlp.cn/和崔晓源翻译的HMM相关资料,英文学习网站http://www.comp.leeds.ac.uk/roger/HiddenMarkovModels/html_dev/main.html,中文神马的…

spring官网上下载历史版本的spring插件，springsource-tool-suite

spring官网下载地址(https://spring.io/tools/sts/all),历史版本地址(https://spring.io/tools/sts/legacy). 注:历史版本下载的都是装好插件的eclipse,而非我们需要的插件目前官网上提供的下载地址只有springsource-tool-suite-3.9.5 (sts-3.9.5).而且只针对eclipse版本为4.8.0和4.7.3a有用,其他版本的sts地址都没有,那么我们要怎么获得我们用的eclipse版本的sts…

pytorch官网上两个例程

caffe用起来太笨重了,最近转到pytorch,用起来实在不要太方便,上手也非常快,这里贴一下pytorch官网上的两个小例程,掌握一下它的用法: 例程一:利用nn 这个module构建网络,实现一个图像分类的小功能: 链接:http://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/cifar10_tutorial.html # -*- coding:utf-8 -*- import torch from torch.autograd import Variab…

数学之美——HMM模型（二）解码和Forward算法

上一篇讨论了HMM的基本概念和一些性质,HMM在现实中还是比较常见的,因此也带来一了一系列的HMM应用问题.HMM应用主要面向三个方面:预测.解码和学习.这篇主要讨论预测. 简单来说,预测就是给定HMM,和一个观察得到的可观察状态序列,求出通过HMM得到这个序列的概率是多少,这也是一般机器学习等领域中比较常见的应用,得到一个模型后我们当然是希望通过这个模型来得到一些预测的结果.这个也是HMM应用比较基本比较简单的一个. 首先对于给定的HMM和观察序列,第一反应当然是穷举搜索,不妨假设模型为λ,…

数学之美——HMM模型（一）介绍

一直想写点关于数学方面的blog,这对于数据挖掘分析,NLP处理等都有着比较重要的作用,之前在CSDN上想写点HMM方面的文章,一直没写成,最近几天终于抽点时间完成了HMM的文章,加以整理,遂有这个系列文章首先是对HMM模型的介绍. 传统的马尔可夫模型(Markov Model)主要描述了具有马尔可夫性质的一个随机过程.更特殊的来讲,是离散的马尔可夫过程——马尔可夫链(Markov Chain).马尔可夫性质是指在给定当前和之前已发生事件后,未来发生事件仅依赖当前事件.马尔可夫过程主要具有两个…

echarts官网上的动态加载数据bug被我解决。咳咳/。

又是昨天,为什么昨天发生了这么多事.没办法,谁让我今天没事可做呢. 昨天需求是动态加载数据,画一个实时监控的折线图.大概长这样. 我屁颠屁颠的把代码copy过来,一运行,caocaocao~bug出现了.这难道是站长为了考研我?本着搬运工的精神,我开始百度起来. 最近可能百度忙着打官司,搜到的全是陈年烂谷.没办法,自己弄吧.可是项目主管不懂啊,他以为这个东西很简单嘛,网上一搜一大把,一个劲儿催.我就cltm了.但是问题还是要解决的.官网的错误代码我就不占了,有兴趣的可以到这里看http://ec…

Jenkins利用官网上的rpm源安装

官网网址:https://pkg.jenkins.io/redhat/ (官网上有安装的命令,参考网址) 安装jdk yum install -y java-1.8.0-openjdk 下面安装也是复制官网的命令操作的!如果想安装最新的可以到官网上获取最新的yum源 sudo wget -O /etc/yum.repos.d/jenkins.repo https://pkg.jenkins.io/redhat/jenkins.repo sudo rpm --impo…

事件驱动模型实例详解（Java篇）

或许每个软件从业者都有从学习控制台应用程序到学习可视化编程的转变过程,控制台应用程序的优点在于可以方便的练习某个语言的语法和开发习惯(如.net和java),而可视化编程的学习又可以非常方便开发出各类人机对话界面(HMI).可视化编程或许是一个初学者开始对软件感兴趣的开始,也可能是一个软件学习的里程碑点,因为我们可以使用各类软件集成开发环境(IDE)方便的在现成的界面窗口上拖放各类组件(Component),这类组件包括我们常见的按钮(Button),单选按钮(Radio Button),复选框…

Baum Welch估计HMM参数实例

Baum Welch估计HMM参数实例下面的例子来自于<What is the expectation maximization algorithm?> 题面是:假设你有两枚硬币A与B,这两枚硬币抛出正面的概率分别为$\theta_A$和$\theta_B$.下面给出一些观测的结果,需要你去估计这两个参数$\theta_A$与$\theta_B$ 假设给的数据是完整的数据,也就是样本数据告诉了你,此样本来自硬币A还是硬币B.针对与完整的数据,直接使用极大似然估计即可.具体的计…

如何在官网上下载Linux版本的MySQL安装包

如何在官网上下载Linux版本的MySQL安装包参考百度经验,<如何在官网上下载Linux版本的MySQL安装包> 原文链接:https://jingyan.baidu.com/article/00a07f3806e5f582d128dc7d.html. 有图有描述,大家可以去原链接查看. (1)搜索mysql,打开mysql官网,跳转网址:[https://dev.mysql.com/].(2)点击顶部的下载,[DOWNLOADS],跳转网址:[https://www.mysql.com/…

iOS开发：创建推送开发证书和生产证书，以及往极光推送官网上传证书的步骤方法

在极光官网上面上传应用的极光推送证书的实质其实就是上传导出的p12文件,在极光推送应用管理里面,需要上传两个p12文件,一个是生产证书,一个是开发证书 ,缺一不可,具体如下所示: 在开发者账号里面创建生成推送开发证书和生产证书的步骤流程都是一样的,只是选择的推送证书类型不一样罢了. 一.生成推送开发证书:主要是要注意选择Development选项. 1.点击continue,进入App ID 界面: 2.选好应用的App ID,然后上传本机的CSR文件: 3.CSR文件上传成功之后,点击继续,然…

时序分析：HMM模型（状态空间）

关于HMM模型:时序分析:隐马尔科夫模型 HMM用于手势识别: 训练时每一种手势对应一个HMM-Model,识别率取最大的一个HMM即可. 类似于一个封装的完成多类识别器功能单层网络. 优点: 尤其适用于时间序列的建模,对复杂度高的动作也具有较高的识别精度,易于添加和修改手势库. 缺点:训练的难度大(需要多的样本来完成图的优化). 以下引自于一篇论文:基于马尔可夫模型的手势识别算法.修改为了与我自己的项目相关的东西. 引言: 基于隐马尔可夫模型的动态手势识别一般是应用手势的时间特性进行识别.单…

ARIMA模型实例讲解——网络流量预测可以使用啊

ARIMA模型实例讲解:时间序列预测需要多少历史数据? from:https://www.leiphone.com/news/201704/6zgOPEjmlvMpfvaB.html 雷锋网按:本文源自美国机器学习专家 Jason Brownlee 的博客,雷锋网(公众号:雷锋网)编译. 时间序列预测,究竟需要多少历史数据? 显然,这个问题并没有一个固定的答案,而是会根据特定的问题而改变. 在本教程中,我们将基于 Python 语言,对模型输入大小不同的历史数据,对时间序列预测问题展开讨论,…

HMM 模型输入数据处理的优雅做法来自实际项目

实际项目我是这样做的: def mining_ue_procedures_behavior(seq, lengths, imsi_list): print("seq 3:", seq[:3], "lengths 3:", lengths[:3]) # model.fit(seq, lengths) fitter = LabelEncoder().fit(seq) import sys n_components=[5, 10, 20, 30][int(sys.argv…

thinkphp 3.2 视图模型实例视图查询结果二维数组合并

使用视图模型查询的时候结果是这样的 array(6) { [0] => array(5) { ["picTitle"] => string(7) "标题2" ["picCategroy"] => string(6) "海报" ["picAuthor"] => string(12) "星耀学园" ["picPostTime"] => st…

jxl导入/导出excel（网上的案例）

jxl导入/导出excel 1.jxl导入/导出excel案例,黏贴即可运行 package junit.test; import java.io.File; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import jxl.Cell; import jxl.Sheet; import jxl.Workbook; import jxl.write.Label; import jxl.…

1. AMQP 0-9-1模型简介（官网直译）

关于这篇指导文档本文提供了AMQP 0-9-1协议的一个概述,它是RabbitMQ所支持的协议之一. AMQP 0-9-1是什么 AMQP 0-9-1(Advanced Message Queuing Protocol)高级消息队列协议是一个消息协议,它支持符合标准的客户端请求程序与符合标准的消息中间件代理进行通信. broker与他们的角色消息代理接收来自publishers(发布消息的应用程序,同时也可以称之为producers)的消息并且将消息路由至consumers(处理消息的应用程…

NNs（Neural Networks，神经网络）和Polynomial Regression（多项式回归）等价性之思考，以及深度模型可解释性原理研究与案例

1. Main Point 0x1:行文框架第二章:我们会分别介绍NNs神经网络和PR多项式回归各自的定义和应用场景. 第三章:讨论NNs和PR在数学公式上的等价性,NNs和PR是两个等价的理论方法,只是用了不同的方法解决了同一个问题,这样我们就形成了一个统一的观察视角,不再将深度神经网络看成是一个独立的算法. 第四章:讨论通用逼近理论,这是为了将视角提高到一个更高的框架体系,通用逼近理论证明了所有的目标函数都可以拟合,换句话说就是,所有的问题都可以通过深度学习解决.但是通用逼近理论并没有告诉…

Selenium(十四)：自动化测试模型介绍、模块化驱动测试案例、数据驱动测试案例

1. 自动化测试模型介绍随着自动化测试技术的发展,演化为了集中模型:线性测试.模块化驱动测试.数据驱动测试和关键字驱动测试. 下面分别介绍这几种自动化测试模型的特点. 1.1 线性测试通过录制或编写对应用程序的操作步骤产生相应的线性脚本,每个测试脚本相对独立,且不产生其他依赖与调用,这也是早期自动化测试的一种形式:它们其实就是单纯的来模拟用户完整的操作场景. 前面写的所有文章所编写的测试脚本都属于线性测试. 这种模型的优势就是每一个脚本都是完整且独立的.所以,任何一个测试用例脚本拿出来都可以…

css3 盒模型与伪元素综合应用案例

先来简略理解下盒模型: 在 css3 之前,盒模型默认为 box-sizing : content-box,这种模式下的盒模型计算大小方式为,width + padding + border : 而 css3 中的盒模型为 box-sizing : border-box,比如,我们定义一个宽高为 300 的盒子,padding 为 20,border 为 10, 当我们添加box-sizing : border-box 后,这个盒子的实际大小还是 300 x 300,并不计算 padding 和…

KingbaseES V8R3 备份恢复案例之--单实例环境sys_rman脚本备份案例

案例说明: sys_rman是KingbaseES数据库的物理备份工具,支持数据库的全备和增量备份,由于sys_rman工具使用需要配置多个参数,对于一般用户使用不是很方便.为方便用户在KingbaseES V8R3版本,通过sys_rman执行物理备份,系统自带了调用sys_rman的备份脚本,本次文档对脚本的使用进行了详细的描述,帮助用户快速掌握此脚本的使用. 适用版本: KingbaseES V8R3 一.脚本部署路径(单实例环境) [kingbase@node101 rman]$ pwd…

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