在网上看到一篇关于隐马尔科夫模型的介绍,觉得简直不能再神奇,又在网上找到大神的一篇关于如何用隐马尔可夫模型实现中文拼音输入的博客,无奈大神没给可以运行的代码,只能纯手动网上找到了结巴分词的词库,根据此训练得出隐马尔科夫模型,用维特比算法实现了一个简单的拼音输入法.githuh地址:https://github.com/LiuRoy/Pinyin_Demo 原理简介 隐马尔科夫模型 抄一段网上的定义: 隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Model) 是一种统计模型,用来描述一个含有隐含…

从随机过程到马尔科夫链蒙特卡洛方法 1. Introduction 第一次接触到 Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 是在 theano 的 deep learning tutorial 里面讲解到的 RBM 用到了 Gibbs sampling,当时因为要赶着做项目,虽然一头雾水,但是也没没有时间仔细看.趁目前比较清闲,把 machine learning 里面的 sampling methods 理一理,发现内容还真不少,有些知识本人也是一知半解,所以这篇博客不可…

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.…

题目描述验证尼科彻斯定理,即:任何一个正整数的立方都可以写成一串连续奇数的和. 输入任一正整数 输出该数的立方分解为一串连续奇数的和 样例输入13样例输出13*13*13=2197=157+159+161+163+165+167+169+171+173+175+177+179+181提示本题是一个定理,我们先来证明它是成立的. 对于任一正整数a,不论a是奇数还是偶数,整数(a×a-a+1)必然为奇数. 构造一个等差数列,数列的首项为(a×a-a+1),等差数列的差值为2(奇数数列),则前a项的和…

蒙特卡洛马尔科夫链(MCMC) 标签: 机器学习重要性采样MCMC蒙特卡洛 2016-12-30 20:34 3299人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: 数据挖掘与机器学习(41)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   在以贝叶斯方法为基础的机器学习技术中,通常需要计算后验概率,然后通过最大后验概率(MAP)等方法进行参数推断和决策.然而,在很多时候,后验分布的形式可能非常复杂,这个时候寻找其中的最大后验估计或者对后验概率进行积分等计算往往非常困…

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职位:前端开发 工作年限:不限     学历要求:大专     招聘人数:2   专业:不限    薪酬:面议 工作地点:浙江嘉兴.北京 岗位职责: 1.负责公司项目的UI设计: 2.负责将UI静态化,适应各类浏览器及手机端. 任职要求: 1.有较强的美术功底,对网站色彩.构图等有独特见解: 2.熟练使用Photoshop: 3.精通HTML.CSS.JavaScript等Web前端开发技术,精通DIV+CSS网页布局,熟悉W3C网页标准,能够手写页面代码: 4.精通HTML5.有WAP开发经验…

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…

前言: 接着coursera课程:Probabilistic Graphical Models上的实验3,本次实验是利用马尔科夫网络(CRF模型)来完成单词的OCR识别,每个单词由多个字母组合,每个字母为16×8大小的黑白图片.本次实验简化了很多内容,不需要我们去学这些参数(已提供),不需要掌握推理的方法(也提供了),目的是让大家对CRF模型有个感性认识.马尔科夫网络相比贝叶斯网络的优点就是不用自己去确定那些太明确结构(比如说那些因果关系). matlab基础知识: n = norm(X): 计…

主讲人 网神 (新浪微博: @豆角茄子麻酱凉面) 网神(66707180) 18:52:10 今天的内容主要是: 1.贝叶斯网络和马尔科夫随机场的概念,联合概率分解,条件独立表示:2.图的概率推断inference. 图模型是用图的方式表示概率推理 ,将概率模型可视化,方便展示变量之间的关系,概率图分为有向图和无向图.有向图主要是贝叶斯网络,无向图主要是马尔科夫随机场.对两类图,prml都讲了如何将联合概率分解为条件概率,以及如何表示和判断条件依赖. 先说贝叶斯网络,贝叶斯网络是有向图,用节点表…

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.…

<少有人走的路>,美国作家M·斯科特·派克所著 下面是我的书摘: * 归根到底,它告诉我们怎样找到真正的自我. * 人可以拒绝任何东西,但绝对不可以决绝成熟.决绝成熟,实际上就是在规避问题,逃避痛苦. * 几乎人人都有心理问题,只不过程度不同而已:几乎人人都有程度不同的心理疾病,只不过得病的时间不同而已. * 我们长期以来的的想法和感受,有一天将会被某个陌生人一语道破. * 局部的自律只能解决局部的问题,完整的自律才能解决所有的问题. * 所谓自律,是以积极而主动的态度,去解决人生痛苦的重要原…

浦科特一出TLC的SSD,立刻就受到了人们的关注,网上铺天盖地的评测.看了评测感觉不错,于是买了一块来用. 自己测试,似乎和网上的结果差异挺大的. 这是我自己测试的结果.(测试平台为:I7-5820K,Asrock X99M,32G G.Skill DDR 2400,系统盘是SM951 256G AHCI版) 浦科特M7V的真实成绩,很普通嘛,不能说很烂,但是也没有网上评测的那么神.只是很普通的一个SSD.作为仓库盘,是完全够用了.仓库盘不像系统盘,写入并不多,寿命应该也是够用的. 看看能用多久…

先从阿里机器学习算法岗网络笔试题说起:甲乙两人进行一个猜硬币的游戏.每个人有一个目标序列,由裁判来抛硬币.谁先得到裁判抛出的一串连续结果,谁赢. 甲的目标序列是正正正,乙的目标序列是反正正.那么如果裁判抛出了正正反正反正正....抛到第7个结果时乙胜,因为最后三个序列是"反正正",而前面不存在甲的"正正正"序列. 问:甲的目标序列是????,乙的目标序列是????,求两人各自获胜的概率. 先说例子,正正正,反正正的概率.显然是1/8和7/8.  甲获胜的情况只有一种…

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…

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…

很荣幸得到邹老师,周老师,以及北工大耿丹学院各位老师的认可,担任计科院3班C语言课程助教,班主任为李光杰老师,很感谢李老师一学期的帮助,使得我更好的担任助教一职.我班学生31名,很愉快的与同学们度过一个美好的学期,其实作为助教同样从学生们身上学到很多知识,感谢各位同学对助教工作的配合和支持. 下面我将对本学期助教工作进行总结: 1.分析同学们本学期的成绩概况 2.分析期末同学们的问卷调查 3.我想对同学们说的话 4.概括本学期我的工作情况 5.我对教学模式的看法以及建议 6.结语 注:我班博客园…

这是一个非常重要的模型,凡是学统计学.机器学习.数据挖掘的人都应该彻底搞懂. python包: hmmlearn 0.2.0 https://github.com/hmmlearn/hmmlearn 参考链接: 一文搞懂HMM(隐马尔可夫模型) 如何用简单易懂的例子解释隐马尔可夫模型? - 知乎 有些文章里面已经介绍得非常清楚了,只是需要在项目中进行实践,然后做一下总结. 数学之美里有一章专门讲了隐含马尔科夫模型,讲得非常的通俗易懂. 在自然语言处理方面得到了广泛的应用,此外还有语音识别,机器翻…

定义隐马尔科夫模型可以用一个三元组(π,A,B)来定义:π 表示初始状态概率的向量A =(aij)(隐藏状态的)转移矩阵 P(Xit|Xj(t-1)) t-1时刻是j而t时刻是i的概率B =(bij)混淆矩阵 P(Yi|Xj) 在某个时刻因隐藏状态为Xj而观察状态为Yi的概率值得注意的是,在状态转移矩阵中的每个概率都是时间无关的,也就是说我们假设这个概率是固定的,不随时间变化.当然,这是马尔科夫模型最不切合实际的一个假设. 隐马尔科夫模型的使用如果一个模型可以被描述成一个隐马尔科夫模型,有三个问…

题目描述: 验证尼科彻斯定理,即:任何一个整数m的立方都可以写成m个连续奇数之和. 例如: 1^3=1 2^3=3+5 3^3=7+9+11 4^3=13+15+17+19 输入 输入一个int整数 输出 输出分解后的string 样例输入 6 样例输出 31+33+35+37+39+41 思路: 由例子1~4给出的结论猜测  n3 = (n*(n-1)+1) + (n*(n-1)+2 +1) + ... + (n*(n+1)-2 + 1 )(共n项,等差数列,差为2) 而又等差数列的性质知:…

上篇介绍了隐马尔科夫模型 本文给出关于问题3解决方法,并给出一个例子的python代码 回顾上文,问题3是什么, 下面给出,维比特算法(biterbi) algorithm 下面通过一个具体例子,来说明维比特算法(biterbi) 下面附上该解决该例题的python代码 import numpy as np #you must install the numpy A=np.array([[0.5,0.2,0.3],[0.3,0.5,0.2],[0.2,0.3,0.5]]) B=np.array(…

回到正題,如果某天你喜歡的網站被封了,你工作的郵箱無法訪問了,該如何用正確姿勢實現科學上網呢?雷鋒網為大家整理了數個小技巧. 1.FreeGate類傻瓜工具 很多人第一次用翻墻,應該是從FreeGate.WuJie.fqrouter.Shadowsocks(請大家自行腦補中文名稱)這些軟體開始.前兩個是縱橫多年.經久不衰的老牌Windows健將,後兩個是智慧機時代新流行起來的Android新星.(FreeGate.WuJie也有推出移動版本,但大家似乎很少討論,不知為何) 之所以把這類軟體列在第…

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仅仅依赖于每个状态和它相应的观察对象: 序列标注问题不仅和单个词相关,并且和观察序列的长度,单词的上下文,等等相关. 2.目标函数和预測目标函数不匹配: HMM学到的是状态和观察序列的联合分布P(Y,X),而预測问题中,我们须要的是条件概率P(Y|X). 最大熵隐马尔科夫模型(MEMM):   图2. 最大熵马尔科夫模型 MEMM考虑到相邻状态之间依赖关系.且考虑整个观察序列,因此MEMM的表达能力更强:MEM…

上线两年,科通芯城的年收入有望突破50亿,一个传统分销商用2c的方式做b2b,也能进行自我革命. 文 | 王海天 这个网站的名字叫科通芯城,于2011年下半年在深圳正式上线,卖的商品是IC元器件,包括电子管.电路板.传感器等.可以把科通芯城细分为工业品B2B电商.对于这种相对“冷门”的品类,和个人消费者没有任何关系,却有着非常大的市场.IC元器件看似很小的东西,但是应用特别广泛,包括手机.PC.平板电脑.医疗电子.汽车等领域. 对于IC元器件的市场规模,不妨举个例子计算一下:以PC为例,预计中国…

常用财务软件:用友,金蝶,新中大,速达,管家婆,金算盘,远方,远光,金钥匙,润衡,浪潮,上海博科,易商,任我行,千方百剂,智管,小蜜蜂,SAP,ORACLE,SSA,QAD,MAPICS,JDE. 申报时间: 除增值税外,多数税应该向地税申报. 城建税,教育费,每月15日前. 个人所得税,每月7日前. 车船税, 土地使用税,每年4/10月15日前. 房产税,每年4/10月15日前, 印花税 企业所得税 一般纳税人申报流程: 有两张IC卡:一张是税控IC卡,保存增值税发票开具信息:一张报税IC卡,…

有个成绩表 score(student_no,Subject_no,Score)分别为学号,课程号,成绩.我想用语句查询出每科的前三名学生的学号,请各位高手教教小弟 1.创建测试语句:create table score(student_no varchar2(3),Subject_no varchar2(20),Score number);insert into score values('001','语文',70);insert into score values('001','数学',60…

隐马尔科夫模型HMM 作者:樱花猪 摘要: 本文为七月算法(julyedu.com)12月机器学习第十七次课在线笔记.隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)是统计模型,它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔科夫过程.其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数,然后利用这些参数来作进一步的分析.在早些年HMM模型被非常广泛的应用,而现在随着机器学习的发展HMM模型的应用场景越来越小然而在图像识别等领域HMM依然起着重要的作用. 引言: 隐马尔科夫模型是马尔科夫链的一种,它…

什么是标注? 在自然语言处理中有一个常见的任务,即标注.常见的有:1)词性标注(Part-Of-Speech Tagging),将句子中的每一个词标注词性,比如名词.动词等:2)实体标注(Name Entity Tagging),将句子中的特殊词标注,比如地址.日期.人物姓名等. 下图所看到的的是词性标注的案例,当输入一个句子时,计算机自己主动标注出每一个词的词性. 下图所看到的的是实体标注的案例,当输入一个句子时,计算机自己主动标注出特殊词的实体类别. 粗略看来.这并非一个简单问题.首先每一个…