1. 前言 隐马尔科夫HMM模型是一类重要的机器学习方法,其主要用于序列数据的分析,广泛应用于语音识别.文本翻译.序列预测.中文分词等多个领域.虽然近年来,由于RNN等深度学习方法的发展,HMM模型逐渐变得不怎么流行了,但并不意味着完全退出应用领域,甚至在一些轻量级的任务中仍有应用.本系列博客将详细剖析隐马尔科夫链HMM模型,同以往网络上绝大多数教程不同,本系列博客将更深入地分析HMM,不仅包括估计序列隐状态的维特比算法(HMM解码问题).前向后向算法等,而且还着重的分析HMM的EM训练过程,并

上篇介绍了隐马尔科夫模型 本文给出关于问题3解决方法,并给出一个例子的python代码 回顾上文,问题3是什么, 下面给出,维比特算法(biterbi) algorithm 下面通过一个具体例子,来说明维比特算法(biterbi) 下面附上该解决该例题的python代码 import numpy as np #you must install the numpy A=np.array([[0.5,0.2,0.3],[0.3,0.5,0.2],[0.2,0.3,0.5]]) B=np.array(

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

HMM(隐马尔科夫模型)基本原理及其实现 HMM基本原理 Markov链:如果一个过程的“将来”仅依赖“现在”而不依赖“过去”,则此过程具有马尔可夫性,或称此过程为马尔可夫过程.马尔可夫链是时间和状态参数都离散的马尔可夫过程.HMM是在Markov链的基础上发展起来的,由于实际问题比Markov链模型所描述的更为复杂,观察到的时间并不是与状态一一对应的,而是通过一组概率分布相联系,这样的模型称为HMM.HMM是双重随机过程:其中之一是Markov链,这是基本随机过程,它描述状态的转移,是隐含的.

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

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

在之前的HMM系列中,我们对隐马尔科夫模型HMM的原理以及三个问题的求解方法做了总结.本文我们就从实践的角度用Python的hmmlearn库来学习HMM的使用.关于hmmlearn的更多资料在官方文档有介绍. 1. hmmlearn概述 hmmlearn安装很简单,"pip install hmmlearn"即可完成. hmmlearn实现了三种HMM模型类,按照观测状态是连续状态还是离散状态,可以分为两类.GaussianHMM和GMMHMM是连续观测状态的HMM模型,而Multi

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/50722178 隐马尔可夫模型 隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)是统计模型,它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程,是在被建模的系统被认为是一个马尔可夫过程与未观测到的(隐藏的)的状态的统计马尔可夫模型. 在正常的马尔可夫模型中,状态对于观察者来说是直接可见的.这样状态的转换概率便是全部的参数.[马尔科夫模型HMM概述] 而在隐马尔可夫模型中,状态并不是直接可见的

HMM简介   对于算法爱好者来说,隐马尔可夫模型的大名那是如雷贯耳.那么,这个模型到底长什么样?具体的原理又是什么呢?有什么具体的应用场景呢?本文将会解答这些疑惑.   本文将通过具体形象的例子来引入该模型,并深入探究隐马尔可夫模型及Viterbi算法,希望能对大家有所启发.   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模型在实际的生活和生产中有着广泛的应用,包括语音识别,自

转载自 http://www.cnblogs.com/skyme/p/4651331.html HMM(隐马尔可夫模型)是用来描述隐含未知参数的统计模型,举一个经典的例子:一个东京的朋友每天根据天气{下雨,天晴}决定当天的活动{公园散步,购物,清理房间}中的一种,我每天只能在twitter上看到她发的推“啊,我前天公园散步.昨天购物.今天清理房间了!”,那么我可以根据她发的推特推断东京这三天的天气.在这个例子里,显状态是活动,隐状态是天气. HMM描述 任何一个HMM都可以通过下列五元组来描述:

HMM(隐马尔可夫模型)是用来描述隐含未知参数的统计模型,举一个经典的例子:一个东京的朋友每天根据天气{下雨,天晴}决定当天的活动{公园散步,购物,清理房间}中的一种,我每天只能在twitter上看到她发的推“啊,我前天公园散步.昨天购物.今天清理房间了!”,那么我可以根据她发的推特推断东京这三天的天气.在这个例子里,显状态是活动,隐状态是天气. 马尔可夫模型的学习笔记. 简单的介绍下马尔科夫链,描述的是状态空间中经过一个状态到另一个状态的转换的随机过程,该过程要求具备“无记忆”的性质,即下一状

学习了李航的<统计学习方法>中隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM),这里把自己对HMM的理解进行总结(大部分是书本原文,O(∩_∩)O哈哈~,主要是想利用python将其实现一遍,这样印象深刻一点儿),并利用python将书本上的例子运行一遍.HMM是可用于标注问题的统计学习模型,描述由隐藏的马尔科夫链随机生成观测序列的过程,属于生成模型.HMM在语音识别.自然语言处理.生物信息.模式识别等领域都有着广泛的应用. 一.隐马尔可夫模型的定义 HMM由初始概率分布.状

网上关于HMM的学习资料.博客有很多,基本都是左边摘抄一点,右边摘抄一点,这里一个图,那里一个图,公式中有的变量说不清道不明,学起来很费劲. 经过浏览几篇博文(其实有的地方写的也比较乱),在7张4开的草稿纸上写公式.单步跟踪程序,终于还是搞清楚了HMM的原理. HMM学习过程: 1.搜索相关博客: 隐马尔可夫模型[博客](图示比较详细,前部分还可以,后部分公式有点乱):http://www.leexiang.com/hidden-markov-model HMM简介.forward算法和vite

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

隐马尔可夫模型(HMM)及Viterbi算法 https://www.cnblogs.com/jclian91/p/9954878.html HMM简介   对于算法爱好者来说,隐马尔可夫模型的大名那是如雷贯耳.那么,这个模型到底长什么样?具体的原理又是什么呢?有什么具体的应用场景呢?本文将会解答这些疑惑.   本文将通过具体形象的例子来引入该模型,并深入探究隐马尔可夫模型及Viterbi算法,希望能对大家有所启发.   隐马尔可夫模型(HMM,hidden Markov model)是可用于标

HMM用于自然语言处理(NLP)中文分词,是用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程,其目的是希望通过求解这些隐含的参数来进行实体识别,说简单些也就是起到词语粘合的作用. HMM隐马尔可夫模型包括: OBS 显现层(observations) States 隐含层 Start_p 初始概率 P(a) Trans_p 转移概率 P(b|a) Emit_p 发射概率 例题:小黑每天根据天气[下雨.晴天]决定当天的活动[散步.购物.清理房间],她有在朋友圈里发了一条信息“我前天在公园散步,昨天购物,

HMM简介 对于算法爱好者来说,隐马尔可夫模型的大名那是如雷贯耳.那么,这个模型到底长什么样?具体的原理又是什么呢?有什么具体的应用场景呢?本文将会解答这些疑惑. 本文将通过具体形象的例子来引入该模型,并深入探究隐马尔可夫模型及Viterbi算法,希望能对大家有所启发. 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模型在实际的生活和生产中有着广泛的应用,包括语音识别,自然语言处理,

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

目录 隐马尔可夫模型HMM学习导航 一.认识贝叶斯网络 1.概念原理介绍 2.举例解析 二.马尔可夫模型 1.概念原理介绍 2.举例解析 三.隐马尔可夫模型 1.概念原理介绍 2.举例解析 四.隐马尔可夫模型简单实现 五.完整代码 六.结语 隐马尔可夫模型HMM学习导航 NLP学习记录,这一章从概率图模型开始,学习常见的图模型具体的原理以及实现算法,包括了有向图模型:贝叶斯网络(BN).(隐)马尔可夫模型(MM/HMM),无向图模型:马尔可夫网络(MN).条件随机场(CRF).学习前提条件需要一

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

隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Model,HMM) 最初由 L. E. Baum 和其它一些学者发表在一系列的统计学论文中,随后在语言识别,自然语言处理以及生物信息等领域体现了很大的价值.平时,经常能接触到涉及 HMM 的相关文章,一直没有仔细研究过,都是蜻蜓点水,因此,想花一点时间梳理下,加深理解,在此特别感谢 52nlp 对 HMM 的详细介绍. 考虑下面交通灯的例子,一个序列可能是红-红/橙-绿-橙-红.这个序列可以画成一个状态机,不同的状态按照这个状态机互相交替,每一个状