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,…

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…

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…

作者:jostree 转载请注明出处 http://www.cnblogs.com/jostree/p/4335810.html 一个例子: 韦小宝使用骰子进行游戏,他有两种骰子一种正常的骰子,还有一种不均匀的骰子,来进行出千. 开始游戏时他有2/5的概率出千. 对于正常的骰子A,每个点出现的概率都是1/6. 对于不均匀的骰子B,5,6两种出现的概率为3/10,其余为1/10. 出千的随机规律如下图所示: 我们观测到的投掷结果为:ob={1,3,4,5,5,6,6,3,2,6} 请判断韦小宝什么…