一直想用隐马可夫模型做图像识别,但是python的scikit-learn组件包的hmm module已经不再支持了,需要安装hmmlearn的组件,不过hmmlearn的多项式hmm每次出来的结果都不一样,= =||,难道是我用错了??后来又只能去参考网上C语言的组件,模仿着把向前向后算法“复制”到python里了,废了好大功夫,总算结果一样了o(╯□╰)o.. 把代码贴出来把,省的自己不小心啥时候删掉... #-*-coding:UTF-8-*- ''' Created on 2014年9月…

1. 前言 隐马尔科夫HMM模型是一类重要的机器学习方法,其主要用于序列数据的分析,广泛应用于语音识别.文本翻译.序列预测.中文分词等多个领域.虽然近年来,由于RNN等深度学习方法的发展,HMM模型逐渐变得不怎么流行了,但并不意味着完全退出应用领域,甚至在一些轻量级的任务中仍有应用.本系列博客将详细剖析隐马尔科夫链HMM模型,同以往网络上绝大多数教程不同,本系列博客将更深入地分析HMM,不仅包括估计序列隐状态的维特比算法(HMM解码问题).前向后向算法等,而且还着重的分析HMM的EM训练过程,并…

按照网上的代码,自己敲了一下,改了一点点,理解加深了一下. 还有训练HMM的EM算法没看懂,下次接着看: 参考连接:http://www.cnblogs.com/hanahimi/p/4011765.html # -*- coding: utf-8 -*- ''' function: 根据网上的代码,学习实现 HMM,前向计算概率,后向预测状态序列,学习算法参数 date: 2017.8.9 ''' import numpy as np class HMM(object): ""&qu…

ghmm在 Linux 上安装 http://ghmm.sourceforge.net/documentation.html http://www.ghmm.org http://www.comp.leeds.ac.uk/roger/HiddenMarkovModels/html_dev/main.html 1)先安装pcre, libxml2 rhel6: yum install pcre-devel yum install libxml2 yum install libxml2-devel…

HMM(Hidden Markov Model,隐马尔可夫模型) CRF(Conditional Random Field,条件随机场), RNN深度学习算法(Recurrent Neural Networks,循环神经网络).输入条件连续 LSTM(Long Short Term Memory)则绕开了这些问题依然可以从语料中学习到长期依赖关系,输入条件不连续是用, 核心是实现了  dL(t)dh(t)和  dL(t+1)ds(t)反向递归计算. sigmoid函数,该函数输出0到1之间的值…

#HMM Forward algorithm #input Matrix A,B vector pi import numpy as np A=np.array([[0.5,0.2,0.3],[0.3,0.5,0.2],[0.2,0.3,0.5]]) B=np.array([[0.5,0.5],[0.4,0.6],[0.7,0.3]]) O=np.array([0 ,1, 0])#T=3 #O=np.array([1 ,0, 1])#T=3 pi=np.array([0.2,0.4,0.4])…

不像英文那样单词之间有空格作为天然的分界线, 中文词语之间没有明显界限.必须采用一些方法将中文语句划分为单词序列才能进一步处理, 这一划分步骤即是所谓的中文分词. 主流中文分词方法包括基于规则的分词,基于大规模语料库的统计学习方法以及在实践中应用最多的规则与统计综合方法. 隐马尔科夫模型(HMM)是中文分词中一类常用的统计模型, 本文将使用该模型构造分词器.关于HMM模型的介绍可以参见隐式马尔科夫模型. 方法介绍 中文分词问题可以表示为一个序列标注问题,定义两个类别: E代表词语中最后一个字 B…

import numpy as np # -*- codeing:utf-8 -*- __author__ = 'youfei' # 隐状态 hidden_state = ['sunny', 'rainy'] # 观测序列 obsevition = ['walk', 'shop', 'clean'] # 根据观测序列.发射概率.状态转移矩阵.发射概率 # 返回最佳路径 def compute(obs, states, start_p, trans_p, emit_p): # max_p(3*2)…

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 = […

作者:zhbzz2007 出处:http://www.cnblogs.com/zhbzz2007 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 1 算法简介 在 结巴分词2--基于前缀词典及动态规划实现分词 博文中,博主已经介绍了基于前缀词典和动态规划方法实现分词,但是如果没有前缀词典或者有些词不在前缀词典中,jieba分词一样可以分词,那么jieba分词是如何对未登录词进行分词呢?这就是本文将要讲解的,基于汉字成词能力的HMM模型识别未登录词. 利用HMM模型进行分词,主要是将分词问题视为一个序列标注(…