Baum–Welch algorithm 世界上只有一个巴菲特,也只有一家文艺复兴科技公司_搜狐财经_搜狐网 http://www.sohu.com/a/157018893_649112…

Baum Welch估计HMM参数实例 下面的例子来自于<What is the expectation maximization algorithm?> 题面是:假设你有两枚硬币A与B,这两枚硬币抛出正面的概率分别为\(\theta_A\)和\(\theta_B\).下面给出一些观测的结果,需要你去估计这两个参数\(\theta_A\)与\(\theta_B\) 假设给的数据是完整的数据,也就是样本数据告诉了你,此样本来自硬币A还是硬币B.针对与完整的数据,直接使用极大似然估计即可.具体的计…

Candidate Elimination Thanks for Sanketh Vedula. This is a good demo to understand candidate elimination algorithm that I have optimized based on this guy's good work. rika@rika-UX303UB$ ./a.out <Input> Number of Features: <Input> Number of At…

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…

一.HMM建模 HMM参数: 二.HMM的3个假设 (一)马尔科夫假设 (二)观测独立性假设 (三)不变性假设 转移矩阵A不随时间变化 三.HMM的3个问题 (一)概率计算/评估---likelihood 给定模型参数以及观测序列,求当前模型参数下生成给定观测序列的概率. 1.穷举法 2.前向算法 为了降低穷举法的计算复杂度. 注: 在概率计算问题中,无需用到后向概率, 之所以计算后向概率,是为参数估计问题服务. 3.维特比近似 与穷举法,前向算法遍历所有可能的状态序列不同的是, 维特比近似使用…

转:http://blog.sina.com.cn/s/blog_66f725ba0101bw8i.html 关于语音识别的声学模型训练方法已经是比较成熟的方法,一般企业或者研究机构会采用HTK工具包.Kaldi等进行训练,目前从声学模型出发,提高系统性能的主要策略主要有: 1)增加训练数据.不同的训练数据也会对模型有一定的影响,例如,数据的男女均衡性.采集数据的channel.数据的背景噪声.发音人的方言等等. 2)采用比较好的模型训练方法.以前一般采用基于EM和Baum-Welch算法的最大…

没有完全看懂,以后再看,特别是hmm,CRF那里,以及生成模型产生的数据是序列还是一个值,hmm应该是序列,和图像的关系是什么. [摘要]    - 生成模型(Generative Model) :无穷样本==>概率密度模型 = 产生模型==>预测    - 判别模型(Discriminative Model):有限样本==>判别函数 = 预测模型==>预测 [简介]简单的说,假设o是观察值,q是模型.如果对P(o|q)建模,就是Generative模型.其基本思想是首先建立样本的…

  [摘要]    - 生成模型(Generative Model) :无穷样本==>概率密度模型 = 产生模型==>预测    - 判别模型(Discriminative Model):有限样本==>判别函数 = 预测模型==>预测 [简介]简单的说,假设o是观察值,q是模型.如果对P(o|q)建模,就是Generative模型.其基本思想是首先建立样本的概率密度模型,再利用模型进行推理预测.要求已知样本无穷或尽可能的大限制.这种方法一般建立在统计力学和bayes理论的基础之上.…

引入 监督学习的任务就是学习一个模型(或者得到一个目标函数),应用这一模型,对给定的输入预测相应的输出.这一模型的一般形式为一个决策函数Y=f(X),或者条件概率分布P(Y|X). 监督学习方法又可以分为生成方法(generative approach)和判别方法(discriminative approach).所学到的模型分别为生成模型(generative model)和判别模型(discriminative model). 决策函数和条件概率分布 决策函数Y=f(X) 决策函数Y=f(X…

  概率图分为有向图(bayesian network)与无向图(markov random filed).在概率图上可以建立生成模型或判别模型.有向图多为生成模型,无向图多为判别模型. 判别模型(Discriminative Model),又可以称为条件模型,或条件概率模型.估计的是条件概率分布(conditional distribution),p(class|context).利用正负例和分类标签,主要关心判别模型的边缘分布.其目标函数直接对应于分类准确率. (判别模型多数放在分类) 主要…