HMM隐马尔科夫算法(Hidden Markov Algorithm)初探

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HMM隐马尔科夫算法(Hidden Markov Algorithm)初探

1. HMM背景 0x1:概率模型 - 用概率分布的方式抽象事物的规律机器学习最重要的任务,是根据一些已观察到的证据(例如训练样本)来对感兴趣的未知变量(例如类别标记)进行估计和推测. 概率模型(probabilistic model)提供了一种描述框架,将学习任务归结于计算未知变量的概率分布,而不是直接得到一个确定性的结果. 在概率模型中,利用已知变量推测未知变量的分布称为“推断(inference)”,其核心是如何基于可观测变量推测出未知变量的条件分布. 具体来说,假定所关心的变量集合为…

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 Models) 系列之五

转自:http://blog.csdn.net/eaglex/article/details/6458541 维特比算法(Viterbi Algorithm) 找到可能性最大的隐藏序列通常我们都有一个特定的HMM,然后根据一个可观察序列去找到最可能生成这个可观察序列的隐藏序列. 1.穷举搜索我们可以在下图中看到每个状态和观察的关系. 通过计算所有可能的隐藏序列的概率,我们可以找到一个可能性最大的隐藏序列,这个可能性最大的隐藏序列最大化了Pr(observed sequence | hidde…

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…

隐马尔科夫模型(Hidden Markov Models) 系列之二

转自:http://blog.csdn.net/eaglex/article/details/6385204 隐含模式(Hidden Patterns) 当马尔科夫过程不够强大的时候,我们又该怎么办呢? 在某些情况下马尔科夫过程不足以描述我们希望发现的模式.回到之前那个天气的例子,一个隐居的人可能不能直观的观察到天气的情况,但是有一些海藻.民间的传说告诉我们海藻的状态在某种概率上是和天气的情况相关的.在这种情况下我们有两个状态集合,一个可以观察到的状态集合(海藻的状态)和一个隐藏的状态(天气的状…

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) 系列之一

转自:http://blog.csdn.net/eaglex/article/details/6376826 介绍(introduction) 通常我们总是对寻找某一段时间上的模式感兴趣,这些模式可能出现在很多领域:一个人在使用电脑的时候使用的命令的序列模式:一句话中的单词的序列:口语中的音素序列.总之能产生一系列事件的地方都能产生有用的模式. 考虑一个最简单的情况:有人(柯南?)试图从一块海藻来推断天气的情况.一些民间的传说认为“soggy”的海藻意味着潮湿(wet)的天气,“dry”的海藻预…