循序渐进的学习步骤是: Markov Chain --> Hidden Markov Chain --> Kalman Filter --> Particle Filter Markov不仅是一种技术,更是一种人生哲理,能启发我们很多. 一个信息爆炸的时代 一.信息的获取 首先要获得足够多的信息以及训练数据,才能保证所得信息中包含足够有价值的部分.但往往因为“面子”.“理子”.“懒"等原因,在有意无意间削弱了信息的获取能力. 二.信息的提取 信息中包含噪声,噪声中充斥着“有意无…

科班出身,贝叶斯护体,正本清源,故拿”九阳神功“自比,而非邪气十足的”九阴真经“: 现在看来,此前的八层功力都为这第九层作基础: 本系列第九篇,助/祝你早日hold住神功第九重,加入血统纯正的人工智能队伍. 9. [Bayesian] “我是bayesian我怕谁”系列 - Gaussian Process 8. [Bayesian] “我是bayesian我怕谁”系列 - Variational Autoencoders 7. [Bayesian] “我是bayesian我怕谁”系列 - Bo…

本是neural network的内容,但偏偏有个variational打头,那就聊聊.涉及的内容可能比较杂,但终归会 end with VAE. 各个概念的详细解释请点击推荐的链接,本文只是重在理清它们之间的婆媳关系. 无意中打开了:中国科大iGEM项目报告,感慨颇多,尤其是时光,这其中也包含了写这系列文字的目的. 在技术上不得不走了不少弯路,每当无意间回首,对于那些”没机会“走弯路的同学们,是羡慕的:对于不懂得珍惜机会的同学们,也是充满惋惜. 希望,透过这些文字,能唤醒一些东西,助你找到正确…

Extending Markov to Hidden Markov a tutorial on hidden markov models, Hidden Markov Models, hidden markov models tutorial, markov chains, markov chains examples,markov chains tutorial, markov models   When we talked about Markov Process and training…

要整理这部分内容,一开始我是拒绝的.欣赏贝叶斯的人本就不多,这部分过后恐怕就要成为“从入门到放弃”系列. 但,这部分是基础,不管是Professor Daphne Koller,还是统计学习经典,都有章节focus on这里. 可能这些内容有些“反人类正常逻辑”,故让更多的菜鸡选择了放弃. <MLaPP> 参考<MLaPP>的内容,让我们打开坑,瞧一瞧. 20.2 Belief propagation for treesIn this section, we generalize…

要整理这部分内容,一开始我是拒绝的.欣赏贝叶斯的人本就不多,这部分过后恐怕就要成为“从入门到放弃”系列. 但,这部分是基础,不管是Professor Daphne Koller,还是统计学习经典,都有章节focus on这里. 可能这些内容有些“反人类正常逻辑”,故让更多的菜鸡选择了放弃. <MLaPP> 参考<MLaPP>的内容,让我们打开坑,瞧一瞧. 20.2 Belief propagation for treesIn this section, we generalize…

先明确一些潜规则: 机器学习是个collection or set of models,一切实践性强的模型都会被归纳到这个领域,没有严格的定义,’有用‘可能就是唯一的共性. 机器学习大概分为三个领域: 一般的机器学习模型:没有掺杂太多统计概念,例如决策树,KNN聚类,感知机等. 统计机器学习模型:依赖统计理论,主要是贝叶斯统计,例如SVM,naive bayesian,贝叶斯线性回归,高斯过程等. 神经网络模型:可以简单的理解为感知机的扩展,因为扩展的太猛,单独成立门派咯. 如此定义,有助于菜鸡…

涉及的领域可能有些生僻,骗不了大家点赞.但毕竟是人工智能的主流技术,在园子却成了非主流. 不可否认的是:乃值钱的技术,提高身价的技术,改变世界观的技术. 关于变分,通常的课本思路是: GMM --> EM --> VI --> Variational Bayesian Gaussian Mixture GMM是个好东西,实用的模型,也是讲解收敛算法的一个好载体. 关于这部分内容,如果你懂中文,推荐一个人,徐亦达老师.中文教学,亲手推算公式给读者的视频,是需要珍惜和珍藏的. 因为提供了pp…

先明确一些潜规则: 机器学习是个collection or set of models,一切实践性强的模型都会被归纳到这个领域,没有严格的定义,’有用‘可能就是唯一的共性. 机器学习大概分为三个领域: 一般的机器学习模型:没有掺杂太多统计概念,例如决策树,KNN聚类,感知机等. 统计机器学习模型:依赖统计理论,主要是贝叶斯统计,例如SVM,naive bayesian,贝叶斯线性回归,高斯过程等. 神经网络模型:可以简单的理解为感知机的扩展,因为扩展的太猛,单独成立门派咯. 如此定义,有助于菜鸡…

打开prml and mlapp发现这部分目录编排有点小不同,但神奇的是章节序号竟然都为“十二”. prml:pca --> ppca --> fa mlapp:fa --> pca --> ppca 这背后又有怎样的隐情?不可告人的秘密又会隐藏多久? 基于先来后到原则,走prml路线. 首先,这部分内容,尤其是pca,都是老掉牙且稳定的技术,既然是统计机器学习,这次的目的就是借概率图来缕一遍思路,以及模型间的内在联系. 我们要建立的是一套完整的知识体系,而非“拿来一用,用完就扔”…

使用Boltzmann distribution还是Gibbs distribution作为题目纠结了一阵子,选择前者可能只是因为听起来“高大上”一些.本章将会聊一些关于信息.能量这方面的东西,体会“交叉学科”的魅力. In statistical mechanics and mathematics, a Boltzmann distribution (also called Gibbs distribution) is a probability distribution, probabili…

下一章有意讲讲EM和变分推断的内容. EM和变分推断的内容能Google到很多,虽然质量乘次不齐,但本文也无意再赘述那么些个细节. 此处记录一些核心思想,帮助菜鸡形成整体上的认识.不过,变分推断也不是一篇博文能讲述通透的技术,希望读者读完此文,至少知道自己将要学一个什么好东西,能用它来做什么. 私以为,变分的理解就是统计机器学习的核心,那么, 不懂变分怎么能说学会了统计机器学习?  P(统计机器学习 | 变分) 不会统计机器学习怎么自诩会机器学习?  P(机器学习 | 统计机器学习) 不懂机器学…

转自:http://blog.csdn.net/eaglex/article/details/6418219 隐马尔科夫模型(Hidden Markov Models) 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…

本文简单整理了以下内容: (一)贝叶斯网(Bayesian networks,有向图模型)简单回顾 (二)隐马尔可夫模型(Hidden Markov model,HMM) 写着写着还是写成了很规整的样子.以后可能会修改. (一)贝叶斯网简单回顾 图模型(PGM)根据边是否有向,可以分为有向图模型和无向图模型. 待补充-- (二)隐马尔可夫模型 隐马尔可夫模型(Hidden Markov model,HMM)属于生成式模型,被广泛用于序列标注问题,在语音语言领域里比较出名的应用包括语音识别.中文分…

http://www.zhihu.com/question/20962240 Yang Eninala杜克大学 生物化学博士 线性代数 收录于 编辑推荐 •2216 人赞同 ×××××11月22日已更新××××× 隐马尔可夫(HMM)好讲,简单易懂不好讲.我认为 @者也的回答没什么错误,不过我想说个更通俗易懂的例子.我希望我的读者不是专家,而是对这个问题感兴趣的入门者,所以我会多阐述数学思想,少写公式.霍金曾经说过,你多写一个公式,就会少一半的读者.所以时间简史这本关于物理的书和麦当娜关于性的书…

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…

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…

介绍 崔晓源 翻译 我们通常都习惯寻找一个事物在一段时间里的变化规律.在很多领域我们都希望找到这个规律,比如计算机中的指令顺序,句子中的词顺序和语音中的词顺序等等.一个最适用的例子就是天气的预测. 首先,本文会介绍声称概率模式的系统,用来预测天气的变化 然后,我们会分析这样一个系统,我们希望预测的状态是隐藏在表象之后的,并不是我们观察到的现象.比如,我们会根据观察到的植物海藻的表象来预测天气的状态变化. 最后,我们会利用已经建立的模型解决一些实际的问题,比如根据一些列海藻的观察记录,分析出这几天…

理论沉淀:隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM) 参考链接:http://www.zhihu.com/question/20962240 参考链接:http://blog.csdn.net/ppn029012/article/details/8923501 本博文链接:http://www.cnblogs.com/dzyBK/p/5011727.html 1 题设 假设有n个骰子(从1~n编号),每个骰子有m面,每面标有一个数字且不重复,数字取值限制在[1,m].(1…

Markov Chain 马尔科夫链(Markov chain)是一个具有马氏性的随机过程,其时间和状态参数都是离散的.马尔科夫链可用于描述系统在状态空间中的各种状态之间的转移情况,其中下一个状态仅依赖于当前状态.因为系统是随机变化的,所以不可能百分百预测出未来某个时刻的系统状态,但是我们可以预测出未来时刻系统处在某个状态的概率. 下面我们从实际生活中的天气预测问题入手解析马尔科夫链.现将天气的状态粗分为三种:1-雨雪天气.2-多云.3-天晴.假设明天的天气情况仅和今天的天气有关,根据大量的气象…

隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model) 隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)是一个重要的机器学习模型.直观地说,它可以解决一类这样的问题:有某样事物存在一定的状态,但我们无法得知某个时刻(或位置)它所处在的状态,但是我们有一个参照事物,我们知道这个参照事物在某个时刻(或位置)的状态并认为参照事物的状态和原事物的状态存在联系,那么我们可以使用机器学习来推测原事物最有可能在一个时刻(或位置)处在什么样的状态.也就是说,这是一个基于概率统计的模型. 举一…

本栏目来源于对Coursera 在线课程 NLP(by Michael Collins)的理解.课程链接为:https://class.coursera.org/nlangp-001 1. Tagging Problems 1.1 POS Tagging 问题描述 Input:Profits soared at Boeing Co., easily topping forecasts on Wall Street, as their CEO Alan Mulally announced firs…

Andrew Ng CS229 讲义: https://pan.baidu.com/s/12zMYBY1NLzkluHNeMNO6MQ HMM模型常用于NLP.语音等领域. 马尔科夫模型(Markov Model) 只有状态序列z.状态转移矩阵A. 有限视野假设(limited horizon assumption),Markov性: 静态过程假设(stationary process assumption),参数时不变性: 两个问题:1)概率问题,2)学习问题 问题1)概率问题:已知转移矩阵A…

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…

Hi everyone,I have shared speech recognition code inhttps://github.com/gtiwari333/speech-recognition-java-hidden-markov-model-vq-mfccYou can find complete source code for speech recognition using  HMM, VQ, MFCC ( Hidden markov model, Vector Quantizat…

In this post, I will illustrate Markov Property, Markov Reward Process and finally Markov Decision Process, which are fundamental concepts in Reinforcement Learning. Markov Property 'The state is independent of the past given the present' Markov Proc…

概述 命名实体识别在NLP的应用中也是非常广泛的,尤其是是information extraction的领域.Named Entity Recognition(NER) 的应用中,最常用的一种算法模型是隐式马可夫模型(Hidden Markov Modelling)- HMM.本节内容主要是通过介绍HMM的原理,以及应用HMM来做一个NER的实例演示. HMM原理解析 在解释HMM的原理之前,先引用几个HMM的基本概念,第一个是就是隐式状态,在本文中用H表示: 第二个就是显式状态,在本文中用大写…

本科阶段学了三四遍的HMM,机器学习课,自然语言处理课,中文信息处理课:如今学研究生的自然语言处理,又碰见了这个老熟人: 虽多次碰到,但总觉得一知半解,对其了解不够全面,借着这次的机会,我想要直接搞定这个大名鼎鼎的模型,也省着之后遇到再费心.     Outline 模型引入与背景介绍 从概率图讲起 贝叶斯网络.马尔科夫模型.马尔科夫过程.马尔科夫网络.条件随机场 HMM的形式化表示 Markov Model的形式化表示 HMM的形式化表示 HMM的两个基本假设 HMM的三个基本问题 Evalu…

转自:http://blog.csdn.net/eaglex/article/details/6376826 介绍(introduction) 通常我们总是对寻找某一段时间上的模式感兴趣,这些模式可能出现在很多领域:一个人在使用电脑的时候使用的命令的序列模式:一句话中的单词的序列:口语中的音素序列.总之能产生一系列事件的地方都能产生有用的模式. 考虑一个最简单的情况:有人(柯南?)试图从一块海藻来推断天气的情况.一些民间的传说认为“soggy”的海藻意味着潮湿(wet)的天气,“dry”的海藻预…