1. 前言维特比算法针对HMM第三个问题,即解码或者预测问题,寻找最可能的隐藏状态序列: 对于一个特殊的隐马尔可夫模型(HMM)及一个相应的观察序列,找到生成此序列最可能的隐藏状态序列. 也就是说给定了HMM的模型参数和一个观测序列,计算一系列的隐状态,使得此观察序列的出现可能最大,即最大化P(隐状态 | 观测序列),给定观测序列,求最可能的对应的隐状态序列. 实际上解决此问题,在<统计学习方法>中给出了两种解法,一个是近似算法,另一个就是维特比算法(Viterbi algorithm) 2.

题: 给定一个序列S以及它的一个子序列T,求S的所有包含T的子序列.例: S = [1, 2, 3, 2, 4] T = [1, 2, 4] 则S的所有包含T的子序列为: [1, 2, 3, 2, 4] [1, 2, 3, 4] [1, 2, 2, 4] [1, 2, 4]   解: 首先可以拆解为两个问题: 1. 求S的所有子序列:其中又涉及到去重的问题. 2. 求S的所有子序列中包含T的子序列.   暂时先不考虑去重,看看问题1怎么解: 一.求S的子序列 单纯求一个序列的所有子序列的话,就是

HMM:隐式马尔可夫链   HMM的典型介绍就是这个模型是一个五元组: 观测序列(observations):实际观测到的现象序列 隐含状态(states):所有的可能的隐含状态 初始概率(start_probability):每个隐含状态的初始概率 转移概率(transition_probability):从一个隐含状态转移到另一个隐含状态的概率 发射概率(emission_probability):某种隐含状态产生某种观测现象的概率 HMM模型可以用来解决三种问题: 参数(StatusSet

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

HMM的模型  图1 如上图所示,白色那一行描述由一个隐藏的马尔科夫链生成不可观测的状态随机序列,蓝紫色那一行是各个状态生成可观测的随机序列 话说,上面也是个贝叶斯网络,而贝叶斯网络中有这么一种,如下图: 代表:c确定时a和b独立.(c为实心圆代表:c已经被确定) 这时,如果把z1看成a,x1看成b,z2看成c的话,则因为第一个图的z1是不可观测的(所以z1是空心圆),也就是没确定,则x1和z2就一定有联系. 进一步,如果把z2.x2合在一起看成c的话,则x1和z2.x2就一定有联系,则x1和x

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

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,

给定一个英文语料库,里面有很多句子,已经做好了分词,/前面的是词,后面的表示该词的词性并且每句话由句号分隔,如下图所示 对于一个句子S,句子中每个词语\(w_i\)标注了对应的词性\(z_i\).现在的问题是,再给定一个句子S',生成每个词\(w'_i\)的词性\(z'_i\) 也就是要求使得概率\(P(Z|S)\)最大的\(Z\),由贝叶斯定理可得 \[ \begin{align*} P(Z|S)&=\frac{P(S|Z)P(Z)}{P(S)}\\ &\propto P(S|Z)·P(

最近思考了一下未来,结合老师的意见,还是决定挑一个方向开始研究了,虽然个人更喜欢鼓捣.深思熟虑后,结合自己的兴趣点,选择了NLP方向,感觉比纯粹的人工智能.大数据之类的方向有趣多了,个人还是不适合纯粹理论研究 :).发现图书馆一本语言处理方面的书也没有后,在京东找了一本书--<NLP汉语自然语言处理原理与实践>,到今天看了大约150页,发现还是很模糊,决定找点代码来看. 从最简单的分词开始,发现分词的库已经很多了,选择了比较轻巧的jieba来研究.看了一下GitHub的基本介绍,突然感觉:我次

题意:求无向图的割边. 思路:tarjan算法求割边,访问到一个点,如果这个点的low值比它的dfn值大,它就是割边,直接ans++(之所以可以直接ans++,是因为他与割点不同,每条边只访问了一遍). 需要注意的就是此处有多重边,题目中要求输出确定的不能被删除的边,而多重边的保留不是可以确定的,所以多重边都是不可以被保留的,我们可以在邻接表做一个flag的标记,判断他是不是多重边. 注意建图的时候数组应该是m × 2,因为这里是无向边,当心RE! 注意输出的时候编号是必须要拍好序再输出. 还有

隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型 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) 在隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型中,我们讲到了HMM模型的基础知识和HMM的三个基本问题,本篇我们就关注于HMM第一个基本问题的解决方法,即已知模型和观测序列,求观测序列出现的概率. 1. 回顾HMM问题一:求观测序列的概率 首先我们回顾下HMM模型的问题一.这个

题目链接: https://vjudge.net/problem/SPOJ-LCS 题意: 最多10行字符串 求最大公共子序列 数据范围: $1\leq |S| \leq100000$ 分析: 让他们都和第一个字符串匹配,算出每个字符串与第一个字符串的,以$i$位置(i指的是在s1中的位置)结尾匹配的最大长度 与其它字符串的匹配取最小值 最后对所有位置取最大值 超时代码:(题限是236ms,这个代码跑2000ms没问题) #include<bits/stdc++.h> #define ll l

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

一:算法历史 迪杰斯特拉算法是由荷兰计算机科学家狄克斯特拉于1959 年提出的,因此又叫狄克斯特拉算法.是从一个顶点到其余各顶点的最短路径算法,解决的是有向图中最短路径问题.迪杰斯特拉算法主要特点是以起始点为中心向外层层扩展,直到扩展到终点为止.二:算法思想 按路径长度递增次序产生算法: 把顶点集合V分成两组: (1)S:已求出的顶点的集合(初始时只含有源点V0) (2)V-S=T:尚未确定的顶点集合 将T中顶点按递增的次序加入到S中,保证: (1)从源点V0到S中其他各顶点的长度都不大于从V0

对于一个二维信号,比如灰度图像,灰度值的范围是0-255,因此只要根据像素灰度值(0-255)出现的概率,就可以计算出信息熵.    但是,对于一个一维信号,比如说心电信号,数据值的范围并不是确定的,不会是(0-255)这么确定,如果进行域值变换,使其转换到一个整数范围的话,就会丢失数据,请高手指点,怎么计算. 比如数字信号是x(n),n=1~N(1)先用Hist函数对x(n)的赋值范围进行分块,比如赋值范围在0~10的对应第      一块,10~20的第二块,以此类推.这之前需要对x(n)做

求分数序列前N项和 #include <stdio.h> int main() { int i, n; double numerator, denominator, item, sum, swap; while (scanf("%d", &n) != EOF) { numerator = 2; denominator = 1; item = 0; sum = 0; for (i = 1; i <= n; i++) { item = numerator/deno

求阶乘序列前N项和 #include <stdio.h> double fact(int n); int main() { int i, n; double item, sum; while (scanf("%d", &n) != EOF) { sum = 0; if (n <= 12) { for (i = 1; i <= n; i++) { item = fact(i); sum = sum + item; } } printf("%.0f

求平方根序列前N项和 #include <stdio.h> #include <math.h> int main() { int i, n; double item, sum; while (scanf("%d", &n) != EOF) { sum = 0; for (i = 1; i <= n; i++) { item = sqrt(i); sum = sum+item; } printf("sum = %.2f\n", s

/*======================================================================== 求分数序列和 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB 描述 有一个分数序列 2/1,3/2,5/3,8/5,13/8,21/13,.... 求这个分数序列的前n项之和. 输入 输入有一行:正整数n. 输出 输出有一行:分数序列的和(浮点数,精确到小数点后4位). 可以printf("%.4lf\n", a)输出浮点数并精确

由于涉及到实数,一定,一定不能直接等于,一定,一定加一个误差<0.00001,坑死了…… 有两种事物,不难想到用二分图.这里涉及到一个有趣的问题,这个二分图的完美匹配的最小权值和就是答案.为啥呢?因为如果有四个点,a,b,c,d .Ab和cd交叉,ac和bd不交叉,那么ac和bd的长度和一定小于ab和cd的长度和,可以画一个图很容易就证出来.所以,如果所有的边都不交叉,又因为有解,那么最小的权值和就是解了.附图一枚,自己画的,比较简陋,凑活着看吧…… 用KM算法求最佳完美匹配最小权值和,可以直接