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…

维特比算法(Viterbi) 维特比算法  编辑 维特比算法是一种动态规划算法用于寻找最有可能产生观测事件序列的-维特比路径-隐含状态序列,特别是在马尔可夫信息源上下文和隐马尔可夫模型中.术语“维特比路径”和“维特比算法”也被用于寻找观察结果最有可能解释相关的动态规划算法.例如在统计句法分析中动态规划算法可以被用于发现最可能的上下文无关的派生(解析)的字符串,有时被称为“维特比分析”.   中文名 维特比算法 外文名 Viterbi Algorithm 提出时间 1967年 提出者 安德鲁·维特…

HMM的学习笔记 HMM是关于时序的概率模型.描写叙述由一个隐藏的马尔科夫链随机生成不可观測的状态随机序列,再由各个状态生成不可观測的状态随机序列,再由各个状态生成一个观測而产生观測的随机过程. HMM由两个状态和三个集合构成.他们各自是观測状态序列.隐藏状态序列.转移概率,初始概率和混淆矩阵(观察值概率矩阵). HMM的三个如果: .有限历史性如果,p(si|si-1,si-2,...,s1) = p(si|si-1) .齐次性如果,(状态与详细时间无关).P(si+1|si)=p(sj+1,…

机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————08.使用FPgrowth算法来高效发现频繁项集 关键字:FPgrowth.频繁项集.条件FP树.非监督学习作者:米仓山下时间:2018-11-3机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington)源码下载地址:https://www.manning.com/books/machine-learning-in-actiongit@github.c…

机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————07.使用Apriori算法进行关联分析 关键字:Apriori.关联规则挖掘.频繁项集作者:米仓山下时间:2018-11-2机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington)源码下载地址:https://www.manning.com/books/machine-learning-in-actiongit@github.com:pbharri…

机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————02.k-邻近算法(KNN) 关键字:邻近算法(kNN: k Nearest Neighbors).python.源码解析.测试作者:米仓山下时间:2018-10-21机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington)源码下载地址:https://www.manning.com/books/machine-learning-in-actiong…

Effective STL 学习笔记 31:排序算法 */--> div.org-src-container { font-size: 85%; font-family: monospace; } pre.src { background-color:#f8f4d7 } p {font-size: 15px} li {font-size: 15px} Table of Contents partial_sort nth_element stability partition 总结 1 parti…

[ML学习笔记] 朴素贝叶斯算法(Naive Bayesian) 贝叶斯公式 \[P(A\mid B) = \frac{P(B\mid A)P(A)}{P(B)}\] 我们把P(A)称为"先验概率"(Prior probability),即在B事件发生之前,对A事件概率的一个判断.P(A|B)称为"后验概率"(Posterior probability),即在B事件发生之后,对A事件概率的重新评估.P(B|A)/P(B)称为"可能性函数"(Lik…

在中文标注时,除了条件随机场(crf),被提到次数挺多的还有隐马尔可夫(HMM),通过对<统计学习方法>一书的学习,我对HMM的理解进一步加深了. 第一部分 介绍隐马尔可夫 隐马尔可夫模型是马尔可夫链的一种,它的状态不能直接观察到,但能通过观测向量序列观察到,每个观测向量都是通过某些概率密度分布表现为各种状态,每一个观测向量是由一个具有相应概率密度分布的状态序列产生. 这样一说可能会有点复杂,给个例子可能会好一点.就拿我们读初高中时的概率问题来作为例子吧. 已知有一个密度均匀的六面色子,能掷出…

这里接着学习笔记一中的问题2,说实话问题2中的Baum-Welch算法编程时矩阵转换有点烧脑,开始编写一直不对(编程还不熟练hh),后面在纸上仔细推了一遍,由特例慢慢改写才运行成功,所以代码里面好多处都有print. 笔记一中对于问题1(概率计算问题)采用了前向或后向算法,根据前向和后向算法可以得到一些后面要用到的概率与期望值. 一.问题2 学习问题  已知观测序列,估计模型参数,使得在该模型下观测序列概率最大 隐马尔可夫模型的学习,根据训练数据除包括观测序列O外是否包括了对应的状态序列 I 分…