1.The use of state-observation transition functions rather than the separate transition and observation functions in HMMs allows us to model transitions in terms of multiple, nonindependent features of observations, which we believe to be the most va…

熵的概念在统计学习与机器学习中真是很重要,熵的介绍在这里:信息熵 Information Theory .今天的主题是最大熵模型(Maximum Entropy Model,以下简称MaxEnt),MaxEnt 是概率模型学习中一个准则,其思想为:在学习概率模型时,所有可能的模型中熵最大的模型是最好的模型:若概率模型需要满足一些约束,则最大熵原理就是在满足已知约束的条件集合中选择熵最大模型.最大熵原理指出,对一个随机事件的概率分布进行预测时,预测应当满足全部已知的约束,而对未知的情况不要做任何主…

阶段性总结 Boolean retrieval 单词搜索 [Qword1 and Qword2]               O(x+y) [Qword1 and Qword2]- 改进: Galloping Search   O(2a*log2(b/a)) [Qword1 and not Qword2]        O(m*log2n)  [Qword1 or not Qword2]           O(m+n) [Qword1 and Qword2 and Qword3 and ...…

主讲人 张巍 (新浪微博: @张巍_ISCAS) 软件所-张巍<zh3f@qq.com> 19:01:27 我们开始吧,十三章是关于序列数据,现实中很多数据是有前后关系的,例如语音或者DNA序列,例子就不多举了,对于这类数据我们很自然会想到用马尔科夫链来建模: 例如直接假设观测数据之间服从一阶马尔科夫链,这个假设显然太简单了,因为很多数据时明显有高阶相关性的,一个解决方法是用高阶马尔科夫链建模: 但这样并不能完全解决问题 :1.高阶马尔科夫模型参数太多:2.数据间的相关性仍然受阶数限制.一个好…

看到这道题时我的内心是奔溃的,没有了解过HTML,只能靠窝的渣渣英语一点一点翻译啊TT. Information Extraction 题意:(纯手工翻译,有些用词可能在html中不是一样的,还多包涵)从HTML文档中提取信息,用一种特殊的格式输出.HTML文件的定义如下:HTML:   是一种超文本标记语言.标记语言是由一系列的标记组成的. 标签描述文档内容.HTML文件由标签和文本组成.标签:   HTML使用标签来实现他的语法. 标签由特殊的字符(如: ‘<’, ‘>’ and ‘/’)…

0,熵的描述 熵(entropy)指的是体系的混沌的程度(可也理解为一个随机变量的不确定性),它在控制论.概率论.数论.天体物理.生命科学等领域都有重要应用,在不同的学科中也有引申出的更为具体的定义,是各领域十分重要的参量.熵由鲁道夫·克劳修斯(Rudolf Clausius)提出,并应用在热力学中.后来在,克劳德·艾尔伍德·香农(Claude Elwood Shannon)第一次将熵的概念引入到信息论中来.----baidu 下面我们将从随机变量开始一步一步慢慢理解熵. 1,随机变量(rand…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52789149 最大熵模型相关的基础知识 [概率论:基本概念CDF.PDF] [信息论:熵与互信息] [最优化方法:拉格朗日乘数法] [参数估计:贝叶斯思想和贝叶斯参数估计] [参数估计:最大似然估计MLE] 皮皮blog 最大熵模型The Maximum Entropy 最大熵原理是在1957 年由E.T.Jaynes 提出的,其主要思想是,在只掌握关于未知分布的部分知识时,应该选取符合这些知识但熵…

链接汇总 http://www.csie.ntnu.edu.tw/~u91029/HiddenMarkovModel.html 演算法笔记 http://read.pudn.com/downloads133/doc/fileformat/568756/HMM-DL.pdf本文讲述了 HMM原理,方法,典型应用 http://www.cnblogs.com/tsingke/p/3923169.html  HMM(隐马尔科夫模型)基本原理及其实现 http://wenku.baidu.com/lin…

Introduction 通常,我们对发生在时间域上的事件希望可以找到合适的模式来描述.考虑下面一个简单的例子,比如有人利用海草来预测天气,民谣告诉我们说,湿漉漉的海草意味着会下雨,而干燥的海草意味着会天晴,而如果海草不是很湿也不是很干燥,比如潮湿的状态,那么我们恐怕很难断定天气会怎样,可能下雨也可能天晴,我们或许可以根据昨天的天气来进行判断,根据昨天的天气和今天海草的状态,或许可以有一个更好的预测. 上面介绍的预测系统,就是我们接下来要探讨的模型的一个典型例子.在这个教程中,我们主要探讨以下几…

Hidden Markov Models 下面我们给出Hidden Markov Models(HMM)的定义,一个HMM包含以下几个要素: ∏=(πi)表示初始状态的向量.A={aij}状态转换矩阵,里面的元素表示概率:Pr(xki|xk−1j)B={bij}confusion矩阵,表示可观察变量与隐藏变量的转换概率:Pr(yi)|Pr(xj) 值得注意的一点是,这里面定义的概率都是与时间不相关的,意味着这些概率不会随着时间的变化而变化,这一点假设与实际情况不符合,但是将问题大大简化了. 如果…