HMM笔记

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参考资料: 1.https://www.bilibili.com/video/av24132174/?p=4 2.<数学之美>-吴军 3.<统计学习方法>-李航 HMM(Hidden Markov Model)中的Markov正是随机过程里面的马尔可夫假设的那个Markov. 一.引入时间序列(数据)Series和集合(数据)Set是不一样的,时间序列数据中的不同两个数据点不能互换,而集合中的任意两个数据点假设股市中的价格涨跌(观测值)背后有隐状态(牛.熊.平台),那么我们可以…

build/envsetup.sh内lunch解析

........ # 测试device是否存在且是一个目录并且只查找device目录4层以上的子目录,名字为vendorsetup.sh 并且将命令执行的错误报告直接送往回收站不显示在屏幕上 # 测试vendor是否存在且是一个目录并且只查找vendor目录4层以上的子目录,名字为vendorsetup.sh 并且将命令执行的错误报告直接送往回收站不显示在屏幕上 -name > /dev/null` \ `test -d vendor && find -L vendo…

机器学习&数据挖掘笔记_25（PGM练习九：HMM用于分类）

前言: 本次实验是用EM来学习HMM中的参数,并用学好了的HMM对一些kinect数据进行动作分类.实验内容请参考coursera课程:Probabilistic Graphical Models 中的的最后一个assignmnet.实验用的是kinect关节点数据,由于HMM是一个时序模型,且含有隐变量,所以这个实验不是很好做.大家对HMM不熟悉的话可以参考网友的实验:code. kinect人体关节数据中, 每个关节点由3个坐标数据构成,多个关节点数据(实验中为10个)构成一个pose,多个…

HMM的学习笔记1：前向算法

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,…

猪猪的机器学习笔记（十七）隐马尔科夫模型HMM

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…

HMM模型学习笔记（前向算法实例）

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…

概率图模型学习笔记：HMM、MEMM、CRF

作者:Scofield链接:https://www.zhihu.com/question/35866596/answer/236886066来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. so far till now, 我还没见到过将CRF讲的个明明白白的.一个都没.就不能不抄来抄去吗?我打算搞一个这样的版本,无门槛理解的.——20170927 陆陆续续把调研学习工作完成了,虽然历时有点久,现在put上来.评论里的同学也等不及了时不时催我,所以不敢怠慢啊…… 总…