什么是熵(Entropy) 简单来说,熵是表示物质系统状态的一种度量,用它老表征系统的无序程度.熵越大,系统越无序,意味着系统结构和运动的不确定和无规则:反之,,熵越小,系统越有序,意味着具有确定和有规则的运动状态.熵的中文意思是热量被温度除的商.负熵是物质系统有序化,组织化,复杂化状态的一种度量. 熵最早来原于物理学. 德国物理学家鲁道夫·克劳修斯首次提出熵的概念,用来表示任何一种能量在空间中分布的均匀程度,能量分布得越均匀,熵就越大. 一滴墨水滴在清水中,部成了一杯淡蓝色溶液 热水晾在空气中

http://www.zhihu.com/question/20962240 Yang Eninala杜克大学 生物化学博士 线性代数 收录于 编辑推荐 •2216 人赞同 ×××××11月22日已更新××××× 隐马尔可夫(HMM)好讲,简单易懂不好讲.我认为 @者也的回答没什么错误,不过我想说个更通俗易懂的例子.我希望我的读者不是专家,而是对这个问题感兴趣的入门者,所以我会多阐述数学思想,少写公式.霍金曾经说过,你多写一个公式,就会少一半的读者.所以时间简史这本关于物理的书和麦当娜关于性的书

Atitit 马尔可夫过程(Markov process) hmm隐马尔科夫. 马尔可夫链,的原理attilax总结 1. 马尔可夫过程1 1.1. 马尔科夫的应用 生成一篇"看起来像文章的随机文本".1 2. 隐马尔科夫过程1 3. 隐马模型基本要素及基本三问题2 4. 维特比算法2 5. 应用 HMM一开始是在信息论中应用的,后来才被应用到自然语言处理还有其他图像识别等各个2 6. 扩展数学之美系列十九 -- 马尔可夫链的扩展 贝叶斯网络 (Bayesian Networks)2

隐马尔可夫(HMM)好讲,简单易懂不好讲. 用最经典的例子,掷骰子.假设我手里有三个不同的骰子.第一个骰子是我们平常见的骰子(称这个骰子为D6),6个面,每个面(1,2,3,4,5,6)出现的概率是1/6.第二个骰子是个四面体(称这个骰子为D4),每个面(1,2,3,4)出现的概率是1/4.第三个骰子有八个面(称这个骰子为D8),每个面(1,2,3,4,5,6,7,8)出现的概率是1/8. <img src="https://pic4.zhimg.com/435fb8d2d675d

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权.       隐马尔可夫(HMM)好讲,简单易懂不好讲.我认为 @者也的回答没什么错误,不过我想说个更通俗易懂的例子.我希望我的读者不是专家,而是对这个问题感兴趣的入门者,所以我会多阐述数学思想,少写公式.霍金曾经说过,你多写一个公式,就会少一半的读者.所以时间简史这本关于物理的书和麦当娜关于性

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 “I Love Natural Language Processing”估计就能找到)翻译后的HMM入门介绍如下,由于原文分了很多章节,我嫌慢了还是一次性整理,长文慎入吧. 一.介绍(Introduction) 我们通常都习惯寻找一个事物在一段时间里的变化模式(规律).这些模式发生在很多领域,比如计

写在前面 最近在写论文过程中,研究了一些关于概率统计的算法,也从网上收集了不少资料,在此整理一下与各位朋友分享. 隐马尔可夫模型,简称HMM(Hidden Markov Model), 是一种基于概率的统计分析模型,用来描述一个系统隐性状态的转移和隐性状态的表现概率. 本文适用于对HMM感兴趣的入门读者,为了让文章更加通俗易懂,我会多阐述数学思想,尽可能的撇开公式,撇开推导.结合实际例子,争取做到雅俗共赏,童叟无欺.没有公式,就没有伤害. 建议看一下吴军博士的<数学之美>,里面有简单的说明.然

作者:Scofield链接:https://www.zhihu.com/question/35866596/answer/236886066来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. so far till now, 我还没见到过将CRF讲的个明明白白的.一个都没.就不能不抄来抄去吗?我打算搞一个这样的版本,无门槛理解的.——20170927 陆陆续续把调研学习工作完成了,虽然历时有点久,现在put上来.评论里的同学也等不及了时不时催我,所以不敢怠慢啊…… 总

https://www.zhihu.com/question/20962240 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.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 隐马尔可夫(HMM)好讲,简单易懂不好讲.我认为 @者也 的回答没什么错误,不过我想说个更通俗易懂的例子.我希望我的读者不是专家,而是对这个问题感兴趣的入门者,所以我会多阐述数学思想,少写公式.

class HMM(object): def __init__(self): import os # 主要是用于存取算法中间结果,不用每次都训练模型 self.model_file = 'model/hmm_model.pkl' # 状态值集合 self.state_list = ['B', 'M', 'E', 'S'] # 参数加载,用于判断是否需要重新加载model_file self.load_para = False # 用于加载已计算的中间结果,当需要重新训练时,需初始化清空结果 de

Warning The sklearn.hmm module has now been deprecated due to it no longer matching the scope and the API of the project. It is scheduled for removal in the 0.17 release of the project. From: http://scikit-learn.sourceforge.net/stable/modules/hmm.htm

wiki上一个比较好的HMM例子 分类 隐马尔科夫模型 HMM(隐马尔科夫模型)是自然语言处理中的一个基本模型,用途比较广泛,如汉语分词.词性标注及语音识别等,在NLP中占有很重要的地位.网上关于HMM的介绍讲解文档很多,我自己当时开始看的时候也有点稀里糊涂.后来看到wiki上举得一个关于HMM的例子才如醍醐灌顶,忽然间明白HMM的三大问题是怎么回事了.例子我借助中文wiki重新翻译了一下,并对三大基本问题进行说明,希望对读者朋友有所帮助: Alice 和Bob是好朋友,但是他们离得比较远,每天

原文链接:http://bbs.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=260809&do=blog&id=573755 注:有少量修改!如有疑问,请访问原作者. 做高端的生物信息理论离不开各种modeling 于是乎漫长的digest之路开始... 一:最大熵模型 Maximum Entropy 现从一个简单例子看起(不要把鸡蛋放在一个篮子里): 比如华盛顿和维吉利亚都可以作人名和地名,而从语料中只知道p(人名)＝0.6,那么p(华盛顿＝人名)的

写在前面 最近在写论文过程中,研究了一些关于概率统计的算法,也从网上收集了不少资料,在此整理一下与各位朋友分享. 隐马尔可夫模型,简称HMM(Hidden Markov Model), 是一种基于概率的统计分析模型,用来描述一个系统隐性状态的转移和隐性状态的表现概率. 本文适用于对HMM感兴趣的入门读者,为了让文章更加通俗易懂,我会多阐述数学思想,尽可能的撇开公式,撇开推导.结合实际例子,争取做到雅俗共赏,童叟无欺.没有公式,就没有伤害. 建议看一下吴军博士的<数学之美>,里面有简单的说明.然

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

写在文前:原博文地址:https://www.cnblogs.com/skyme/p/4651331.html 什么是熵(Entropy) 简单来说,熵是表示物质系统状态的一种度量,用它老表征系统的无序程度.熵越大,系统越无序,意味着系统结构和运动的不确定和无规则:反之,,熵越小,系统越有序,意味着具有确定和有规则的运动状态.熵的中文意思是热量被温度除的商.负熵是物质系统有序化,组织化,复杂化状态的一种度量. 熵最早来原于物理学. 德国物理学家鲁道夫·克劳修斯首次提出熵的概念,用来表示任何一种能

作者:zhbzz2007 出处:http://www.cnblogs.com/zhbzz2007 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 1 算法简介 在 结巴分词2--基于前缀词典及动态规划实现分词 博文中,博主已经介绍了基于前缀词典和动态规划方法实现分词,但是如果没有前缀词典或者有些词不在前缀词典中,jieba分词一样可以分词,那么jieba分词是如何对未登录词进行分词呢?这就是本文将要讲解的,基于汉字成词能力的HMM模型识别未登录词. 利用HMM模型进行分词,主要是将分词问题视为一个序列标注(

Nianwen Xue在<Chinese Word Segmentation as Character Tagging>中将中文分词视作为序列标注问题(sequence labeling problem),由此引入监督学习算法来解决分词问题. 1. HMM 首先,我们将简要地介绍HMM(主要参考了李航老师的<统计学习方法>).HMM包含如下的五元组: 状态值集合\(Q=\{q_1, q_2, \cdots, q_N\}\),其中\(N\)为可能的状态数: 观测值集合\(V=\{v_

iOS冰与火之歌(番外篇) 基于PEGASUS(Trident三叉戟)的OS X 10.11.6本地提权 蒸米@阿里移动安全 0x00 序 这段时间最火的漏洞当属阿联酋的人权活动人士被apt攻击所使用的iOS PEGASUS(又称Trident三叉戟)0day漏洞了.为了修复该漏洞,苹果专门发布了一个iOS 9.3.5版本.这个漏洞的厉害之处在于可以直接从沙盒内对内核进行攻击(无需沙盒逃逸),并且同时影响iOS(9.3.4)和OS X (10.11.6).因此,本篇文章将会从PEGASUS漏洞形

jQuery为开发插件提拱了两个方法,分别是: jQuery.fn.extend(); jQuery.extend(); jQuery.fn jQuery.fn = jQuery.prototype = { init: function( selector, context ) {//…. //…… }; 原来 jQuery.fn = jQuery.prototype.对prototype肯定不会陌生啦. 虽然 javascript 没有明确的类的概念,但是用类来理解它,会更方便. jQuery