长这样: 理解的前提: (1)状态:生成观测值的变量(上图中的"吃"和"睡"). (2)观测值:状态乘上输出概率对应的输出(上图中的橙色节点). (3)输出概率:输出概率矩阵里面的某个元素(状态和观测值两层之间的某个权重参数). (4)输出概率矩阵:由输出概率组成的矩阵. (5)bi: 第i个状态(比如"睡")输出所有观测值对应的概率构成的行向量(上图中所有红线构成的行向量). (6)o1:表示我要输出第一个观测值.不是把o1做为自变量输入到bi…

HMM的应用 HMM是生成模型 词性标注:给定一个词的序列(也就是句子),找出最可能的词性序列(标签是词性).如ansj分词和ICTCLAS分词等. 分词:给定一个字的序列,找出最可能的标签序列(断句符号:[词尾]或[非词尾]构成的序列).结巴分词目前就是利用BMES标签来分词的,B(开头),M(中间),E(结尾),S(独立成词) 命名实体识别:给定一个词的序列,找出最可能的标签序列(内外符号:[内]表示词属于命名实体,[外]表示不属于).如ICTCLAS实现的人名识别.翻译人名识别.地名识别都…

基础介绍,后5项为基础5元素 Q = ['q0', 'q1', 'q2', 'q3'] # 状态集合 States,共 N 种状态 V = ['v0', 'v1'] # 观测集合 Observations,共 M 种观测值 I = [ 'i{}'.format(i) for i in range(5) ] # 某个长度为 T 的状态序列,i_t 属于Q O = [ 'o{}'.format(i) for i in range(5) ] # 状态序列对应的观测值序列,o_t 属于 V A = […

从决策树学习谈到贝叶斯分类算法.EM.HMM     引言 最近在面试中,除了基础 &  算法 & 项目之外,经常被问到或被要求介绍和描述下自己所知道的几种分类或聚类算法(当然,这完全不代表你将来的面试中会遇到此类问题,只是因为我的简历上写了句:熟悉常见的聚类 & 分类算法而已),而我向来恨对一个东西只知其皮毛而不得深入,故写一个有关数据挖掘十大算法的系列文章以作为自己备试之用,甚至以备将来常常回顾思考.行文杂乱,但侥幸若能对读者起到一点帮助,则幸甚至哉. 本文借鉴和参考了两本书,…

从决策树学习谈到贝叶斯分类算法.EM.HMM                (Machine Learning & Recommend Search交流新群:172114338) 引言 log0为0). 如果写代码实现熵的计算,则例如以下所看到的: //依据详细属性和值来计算熵 double ComputeEntropy(vector <vector <string> > remain_state, string attribute, string value,bool i…

HMM算法想必大家已经听说了好多次了,完全看公式一头雾水.但是HMM的基本理论其实很简单.因为HMM是马尔科夫链中的一种,只是它的状态不能直接被观察到,但是可以通过观察向量间接的反映出来,即每一个观察向量由一个具有相应概率密度分布的状态序列产生,又由于每一个状态也是随机分布的,所以HMM是一个双重随机过程. HMM是语音识别,人体行为识别,文字识别等领域应用非常广泛. 一个HMM模型可以用5个元素来描述,包过2个状态集合和3个概率矩阵.其分别为 隐含状态S,可观测状态O,初始状态概率矩阵π,隐含…

                          dtw路径与线性变换路径对比 转自:http://baike.baidu.com/link?url=z4gFUEplOyqpgboea6My0mZPBh3_sZZpk6EfpzwuZ16uMlyPl7utZQi-XNkotLzLrGih9zUFNG4_tygNg8khiK 在孤立词语音识别中,最为简单有效的方法是采用DTW(Dynamic Time Warping,动态时间归整)算法,该算法基于动态规划(DP)的思想,解决了发音长短不一的模板匹…

摘要: 1.算法概述 2.算法推导 3.算法特性及优缺点 4.注意事项(算法过程,调参等注意事项) 5.实现和具体例子 6.适用场合 内容: 1.算法概述 隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model)是关于时序的概率模型,描述由一个隐含的马尔科夫链生成不可观测的状态序列,再由状态序列生成观测序列的过程.这种通过观测序列预测隐含的标记序列的问题叫做标注. 下图来自维基百科: 并且本文有如下符号表示: 其中就是我们需要求得的一个三元组:拿中文分词的例子来说,分词中的状态序列是{ Begi…

目录 1.基本介绍 2.算法原理(理论原理) 2.1 主要术语 2.2 算法由来和改进过程 2.3 DTW算法流程 3.算法DTW和算法HMM的比较 1.基本介绍 DTW:Dynamic Time Warping,即动态时间归整.DTW算法基于DP动态规划思想,解决了发音长短不一的模板匹配问题,常用于语音识别(孤立词识别). HMM算法在训练阶段需要提供大量的语音数据,通过反复急速那才能得到模型参数:而DTW算法的训练中几乎不需要额外的计算.因此DTW算法得到了广泛使用. 2.算法原理(理论原理…

隐马尔可夫模型求解三大问题实例剖析 HMM 模型如图所示: 一.隐马尔可夫模型定义 隐马尔可夫模型由初始概率分布.状态转移概率分布以及观测概率分布确定. 设 Q(图中的q)是所有可能的状态的集合,V(图中的O) 是所有可能的观测的集合. 其中,N为可能状态数,M为可能的观测数. I是长度为T的隐藏状态序列,O是对应的观测序列. 以下三个参数(A.B.π): A是状态转移概率矩阵: 其中, 表示在时刻t处于状态qi的条件下在时刻t+1转移到状态qj的概率. B是观测概率矩阵: 其中, 表示在时刻t…

看一个博主(亚当-adam)的关于hanlp关键词提取算法TextRank的文章,还是非常好的一篇实操经验分享,分享一下给各位需要的朋友一起学习一下! TextRank是在Google的PageRank算法启发下,针对文本里的句子设计的权重算法,目标是自动摘要.它利用投票的原理,让每一个单词给它的邻居(术语称窗口)投赞成票,票的权重取决于自己的票数.这是一个“先有鸡还是先有蛋”的悖论,PageRank采用矩阵迭代收敛的方式解决了这个悖论.本博文通过hanlp关键词提取的一个Demo,并通过图解的…

hmm隐马尔可夫真的那么难吗? 首先上代码 这里是github上的关于hmm的:链接 概率计算问题:前向-后向算法 学习问题:Baum-Welch算法(状态未知) 预测问题:Viterbi算法 https://github.com/TimVerion/HMM_code 需要的理论基础(可以跳过) 信息熵 首先了解一下过去化学学习的熵,热力学中表征物质状态的参量之一,用符号S表示,其物理意义是体系混乱程度的度量.克劳修斯于 1865 年的论文中定义了“熵” ,其中有两句名言:“宇宙的能量是恒定的.…

整理自: https://blog.csdn.net/woaidapaopao/article/details/77806273?locationnum=9&fps=1 HMM CRF HMM和CRF对比 1.HMM算法 隐马尔可夫模型是用于标注问题的生成模型.有几个参数(ππ,A,B):初始状态概率向量ππ,状态转移矩阵A,观测概率矩阵B.称为马尔科夫模型的三要素. 马尔科夫三个基本问题: 概率计算问题:给定模型和观测序列,计算模型下观测序列输出的概率.–>前向后向算法 学习问题:已知观测…

最近在看图模型中著名的HMM算法,对应的一些理论公式也能看懂个大概,就是不太明白怎样在一个具体的机器学习问题(比如分类,回归)中使用HMM,特别是一些有关状态变量.观察变量和实际问题中变量的对应关系,因此目前急需一个实际例子来加深对HMM算法的仰慕,大家如有好的例子来具体学HMM算法的话,欢迎分享!众所周知,著名的HMM开源库为Hidden Markov Model Toolkit(以下简称HTK),而HTK在语音识别领域应用很成功,这2天花了些时间学习了HTK的使用,完成的是最简单孤立词的识别…

其实这是老板让上交的一份总结,贴出来,欢迎朋友们批评指正. 最近看了一部分关于NLP的几篇论文,其中大部分为神经网络实现, 从基本的HMM算法实现,到LSTM实现,有很多方法可以用来处理NLP任务中的阅读.QA或者记忆功能.另外,Facebook给出了20个NLP任务,也有一些公认的测试数据集.目前很多网络的改进和优化,以及各个LSTM变种的目标都是去完成这20个任务. 目前看完的论文的各种做法中: 1)         基于门函数控制的LSTM处理,属于网络变种, 2)         对序列…

动态时间规整DTW   在日常的生活中我们最经常使用的距离毫无疑问应该是欧式距离,但是对于一些特殊情况,欧氏距离存在着其很明显的缺陷,比如说时间序列,举个比较简单的例子,序列A:1,1,1,10,2,3,序列B:1,1,1,2,10,3,如果用欧氏距离,也就是distance[i][j]=(b[j]-a[i])*(b[j]-a[i])来计算的话,总的距离和应该是128,应该说这个距离是非常大的,而实际上这个序列的图像是十分相似的,这种情况下就有人开始考虑寻找新的时间序列距离的计算方法,然后提出了…

http://wiki.apache.org/solr/ Solr调研总结 开发类型 全文检索相关开发 Solr版本 4.2 文件内容 本文介绍solr的功能使用及相关注意事项;主要包括以下内容:环境搭建及调试.两个核心配置文件介绍.中文分词器配置.维护索引.查询索引,高亮显示.拼写检查.搜索建议.分组统计.自动聚类.相似匹配.拼音检索等功能的使用方法. 在代码文本框中如有显示不全的,请在文本框中按Ctrl+A再复制. 版本 作者/修改人 日期 V1.0 gzk 2013-06-04 1. So…

Markov Chain 马尔科夫链(Markov chain)是一个具有马氏性的随机过程,其时间和状态参数都是离散的.马尔科夫链可用于描述系统在状态空间中的各种状态之间的转移情况,其中下一个状态仅依赖于当前状态.因为系统是随机变化的,所以不可能百分百预测出未来某个时刻的系统状态,但是我们可以预测出未来时刻系统处在某个状态的概率. 下面我们从实际生活中的天气预测问题入手解析马尔科夫链.现将天气的状态粗分为三种:1-雨雪天气.2-多云.3-天晴.假设明天的天气情况仅和今天的天气有关,根据大量的气象…

http://blog.csdn.net/awj3584/article/details/16963525 Solr调研总结 开发类型 全文检索相关开发 Solr版本 4.2 文件内容 本文介绍solr的功能使用及相关注意事项;主要包括以下内容:环境搭建及调试;两个核心配置文件介绍;维护索引;查询索引,和在查询中可以应用的高亮显示.拼写检查.搜索建议.分组统计.拼音检索等功能的使用方法. 版本 作者/修改人 日期 V1.0 gzk 2013-06-04       1. Solr 是什么? So…

http://www.cnblogs.com/guozk/p/3498831.html Solr调研总结 开发类型 全文检索相关开发 Solr版本 4.2 文件内容 本文介绍solr的功能使用及相关注意事项;主要包括以下内容:环境搭建及调试.两个核心配置文件介绍.中文分词器配置.维护索引.查询索引,高亮显示.拼写检查.搜索建议.分组统计.自动聚类.相似匹配.拼音检索等功能的使用方法. 在代码文本框中如有显示不全的,请在文本框中按Ctrl+A再复制. 版本 作者/修改人 日期 V1.0 gzk 2…

转载:http://blog.csdn.net/awj3584/article/details/16963525 Solr调研总结 开发类型 全文检索相关开发 Solr版本 4.2 文件内容 本文介绍solr的功能使用及相关注意事项;主要包括以下内容:环境搭建及调试;两个核心配置文件介绍;维护索引;查询索引,和在查询中可以应用的高亮显示.拼写检查.搜索建议.分组统计.拼音检索等功能的使用方法. 版本 作者/修改人 日期 V1.0 gzk 2013-06-04 1. Solr 是什么? Solr它…

0. 引言 0x1:为什么会有条件随机场?它解决了什么问题? 在开始学习CRF条件随机场之前,我们需要先了解一下这个算法的来龙去脉,它是在什么情况下被提出的,是从哪个算法演进而来的,它又解决了哪些问题,它有哪些优缺点. 实际上我们可以不太严谨地这么说,HMM -> HEMM -> CRF,它们之间是逐渐演进的结果. 隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM).最大熵马尔可夫模型(Maximum Entropy Markov Model,MEMM).以及条件随机场(Cond…

solr是什么呢? 一.Solr它是一种开放源码的.基于 Lucene Java 的搜索服务器,易于加入到 Web 应用程序中. 二.Solr 提供了层面搜索(就是统计).命中醒目显示并且支持多种输出格式(包括XML/XSLT 和JSON等格式).它易于安装和配置,而且附带了一个基于 HTTP 的 管理界面.Solr已经在众多大型的网站中使用,较为成熟和稳定. 三.Solr 包装并扩展了 Lucene,所以Solr的基本上沿用了Lucene的相关术语.更重要的是,Solr 创建的索引与 Luce…

Solr调研总结 开发类型 全文检索相关开发 Solr版本 4.2 文件内容 本文介绍solr的功能使用及相关注意事项;主要包括以下内容:环境搭建及调试.两个核心配置文件介绍.中文分词器配置.维护索引.查询索引,高亮显示.拼写检查.搜索建议.分组统计.自动聚类.相似匹配.拼音检索等功能的使用方法. 在代码文本框中如有显示不全的,请在文本框中按Ctrl+A再复制. 版本 作者/修改人 日期 V1.0 gzk 2013-06-04 1. Solr 是什么? Solr它是一种开放源码的.基于 Luce…

概要 pyaudio有这么几个功能: - 提取特征 - 训练并且使用分类器 - 语音分割功能 - 内容关系可视化 python实现,好处有这么几个 - 适合做计算分析类型操作(编码少,效率不低) - 免费 - 不需要很复杂的搭环境 - 大量的第三方库可以使用 具体功能 特征提取(feature extraction):关于时域信号和频域信号都有所涉及 分类(classification):监督学习,需要用已有的训练集来进行训练.交叉验证也实现了,进行参数优化使用.分类器可以保存在文件中以后使用.…

Solr调研总结 开发类型 全文检索相关开发 Solr版本 4.2 文件内容 本文介绍solr的功能使用及相关注意事项;主要包括以下内容:环境搭建及调试;两个核心配置文件介绍;维护索引;查询索引,和在查询中可以应用的高亮显示.拼写检查.搜索建议.分组统计.拼音检索等功能的使用方法. 版本 作者/修改人 日期 V1.0 gzk 2013-06-04 1. Solr 是什么? Solr它是一种开放源码的.基于 Lucene Java 的搜索服务器,易于加入到 Web 应用程序中.Solr 提供了层面…

Solr调研总结 开发类型 全文检索相关开发 Solr版本 4.2 文件内容 本文介绍solr的功能使用及相关注意事项;主要包括以下内容:环境搭建及调试;两个核心配置文件介绍;维护索引;查询索引,和在查询中可以应用的高亮显示.拼写检查.搜索建议.分组统计.拼音检索等功能的使用方法. 版本 作者/修改人 日期 V1.0 gzk 2013-06-04       1. Solr 是什么? Solr它是一种开放源码的.基于 Lucene Java 的搜索服务器,易于加入到 Web 应用程序中.Solr…

前面介绍过schema.xml的一些配置信息,本章介绍solrconfig.xml的配置,以及怎样安装smartcn分词器和IK分词器,并介绍主要的查询语法. 1. solr配置solrconfig.xml solrconfig.xml这个配置文件能够在你下载solr包的安装解压文件夹的D:\solr-4.10.4\example\solr\collection1\conf中找到,这个配置文件内容有点多,主要内容有:使用的lib配置,包括依赖的jar和Solr的一些插件;组件信息配置;索引配置和…

100道AI基础面试题 1.协方差和相关性有什么区别? 解析: 相关性是协方差的标准化格式.协方差本身很难做比较.例如:如果我们计算工资($)和年龄(岁)的协方差,因为这两个变量有不同的度量,所以我们会得到不能做比较的不同的协方差. 为了解决这个问题,我们计算相关性来得到一个介于-1和1之间的值,就可以忽略它们各自不同的度量. 2.xgboost如何寻找最优特征?是有放回还是无放回的呢? 解析: xgboost在训练的过程中给出各个特征的增益评分,最大增益的特征会被选出来作为分裂依据, 从而记忆…

文本处理的流程 # encoding=utf-8 import jieba import warnings # 基于jieba的分词 seg_list = jieba.cut("贪心学院专注于人工智能教育", cut_all=False) print("Default Mode: " + "/ ".join(seg_list)) jieba.add_word("贪心学院") seg_list = jieba.cut("…