大内密探HMM（转）

源地址:http://blog.csdn.net/ppn029012/article/details/8923501 1. 赌场风云(背景介绍) 最近一个赌场的老板发现生意不畅,于是派出手下去赌场张望.经探子回报,有位大叔在赌场中总能赢到钱,玩得一手好骰子,几乎是战无不胜.而且每次玩骰子的时候周围都有几个保镖站在身边,让人不明就里,只能看到每次开局,骰子飞出,沉稳落地.老板根据多年的经验,推测这位不善之客使用的正是江湖失传多年的"偷换骰子大法”(编者注:偷换骰子大法,用兜里自带的骰子偷偷换掉均匀…

[综]隐马尔可夫模型Hidden Markov Model (HMM)

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…

结巴分词3--基于汉字成词能力的HMM模型识别未登录词

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(…

一文搞懂HMM（隐马尔可夫模型）

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…

【中文分词】隐马尔可夫模型HMM

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_…

HMM基本原理及其实现（隐马尔科夫模型）

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.…

转：隐马尔可夫模型（HMM）攻略

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…

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

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…

机器学习&数据挖掘笔记_25（PGM练习九：HMM用于分类）

前言: 本次实验是用EM来学习HMM中的参数,并用学好了的HMM对一些kinect数据进行动作分类.实验内容请参考coursera课程:Probabilistic Graphical Models 中的的最后一个assignmnet.实验用的是kinect关节点数据,由于HMM是一个时序模型,且含有隐变量,所以这个实验不是很好做.大家对HMM不熟悉的话可以参考网友的实验:code. kinect人体关节数据中, 每个关节点由3个坐标数据构成,多个关节点数据(实验中为10个)构成一个pose,多个…

PRML读书会第十三章 Sequential Data（Hidden Markov Models，HMM）

主讲人张巍 (新浪微博: @张巍_ISCAS) 软件所-张巍<zh3f@qq.com> 19:01:27 我们开始吧,十三章是关于序列数据,现实中很多数据是有前后关系的,例如语音或者DNA序列,例子就不多举了,对于这类数据我们很自然会想到用马尔科夫链来建模: 例如直接假设观测数据之间服从一阶马尔科夫链,这个假设显然太简单了,因为很多数据时明显有高阶相关性的,一个解决方法是用高阶马尔科夫链建模: 但这样并不能完全解决问题 :1.高阶马尔科夫模型参数太多:2.数据间的相关性仍然受阶数限制.一个好…

隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）

介绍崔晓源翻译我们通常都习惯寻找一个事物在一段时间里的变化规律.在很多领域我们都希望找到这个规律,比如计算机中的指令顺序,句子中的词顺序和语音中的词顺序等等.一个最适用的例子就是天气的预测. 首先,本文会介绍声称概率模式的系统,用来预测天气的变化然后,我们会分析这样一个系统,我们希望预测的状态是隐藏在表象之后的,并不是我们观察到的现象.比如,我们会根据观察到的植物海藻的表象来预测天气的状态变化. 最后,我们会利用已经建立的模型解决一些实际的问题,比如根据一些列海藻的观察记录,分析出这几天…

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.…

基于隐马尔科夫模型(HMM)的地图匹配(Map-Matching)算法

文章目录 1. 1. 摘要 2. 2. Map-Matching(MM)问题 3. 3. 隐马尔科夫模型(HMM) 3.1. 3.1. HMM简述 3.2. 3.2. 基于HMM的Map-Matching 3.3. 3.3. Viterbi算法 4. 4. 相关部分论文工作 4.1. 4.1. A HMM based MM for wheelchair navigation 4.2. 4.2. MM for low-sampling-rate GPS trajectories 4.3. 4.3.…

算法系列：HMM

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…

通俗理解隐马尔科夫模型HMM（转载）

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…

隐马尔科夫模型HMM学习最佳范例

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…

HMM MEMM & label bias

(http://blog.csdn.net/xum2008/article/details/38147425) 隐马尔科夫模型(HMM): 图1. 隐马尔科夫模型隐马尔科夫模型的缺点: 1.HMM只依赖于每一个状态和它对应的观察对象: 序列标注问题不仅和单个词相关,而且和观察序列的长度,单词的上下文,等等相关. 2.目标函数和预测目标函数不匹配: HMM学到的是状态和观察序列的联合分布P(Y,X),而预测问题中,我们需要的是条件概率P(Y|X). 最大熵隐马尔科夫模型(MEMM): 图2.…

HMM 自学教程（八）总结

本系列文章摘自 52nlp(我爱自然语言处理: http://www.52nlp.cn/),原文链接在HMM 学习最佳范例,这是针对国外网站上一个 HMM 教程的翻译,作者功底很深,翻译得很精彩,且在原文的基础上还提供了若干程序实例,是初学者入门 HMM 的好材料.原文中存在若干笔误,这里结合HMM 学习最佳范例的作者和读者的建议,一并做了修改,供大家参考. 相关链接 HMM 自学教程(一)引言 HMM 自学教程(二)生成模型 HMM 自学教程(三)隐藏模式 HMM 自学教程(四)隐马尔科夫模型…