寻找最可能的隐藏状态序列(Finding most probable sequence of hidden states) 对于一个特殊的隐马尔科夫模型(HMM)及一个相应的观察序列,我们常常希望能找到生成此序列最可能的隐藏状态序列. 1.穷举搜索 我们使用下面这张网格图片来形象化的说明隐藏状态和观察状态之间的关系: 我们可以通过列出所有可能的隐藏状态序列并且计算对于每个组合相应的观察序列的概率来找到最可能的隐藏状态序列.最可能的隐藏状态序列是使下面这个概率最大的组合: Pr(观察序列|隐藏…

1. 前言维特比算法针对HMM第三个问题,即解码或者预测问题,寻找最可能的隐藏状态序列: 对于一个特殊的隐马尔可夫模型(HMM)及一个相应的观察序列,找到生成此序列最可能的隐藏状态序列. 也就是说给定了HMM的模型参数和一个观测序列,计算一系列的隐状态,使得此观察序列的出现可能最大,即最大化P(隐状态 | 观测序列),给定观测序列,求最可能的对应的隐状态序列. 实际上解决此问题,在<统计学习方法>中给出了两种解法,一个是近似算法,另一个就是维特比算法(Viterbi algorithm) 2.…

HMM(隐马尔可夫模型)是用来描述隐含未知参数的统计模型,是一个关于时序的概率模型,它描述了一个由隐藏的马尔可夫链生成状态序列,再由状态序列生成观测序列的过程.其中,状态之间的转换以及观测序列和状态序列之间都存在一定的概率关系. 任何一个HMM都可以通过下列五元组来描述: :param obs:观测序列 :param states:隐状态 :param start_p:初始概率(隐状态) :param trans_p:转移概率(隐状态) :param emit_p: 发射概率 (隐状态表现为显状…

HMM:隐式马尔可夫链   HMM的典型介绍就是这个模型是一个五元组: 观测序列(observations):实际观测到的现象序列 隐含状态(states):所有的可能的隐含状态 初始概率(start_probability):每个隐含状态的初始概率 转移概率(transition_probability):从一个隐含状态转移到另一个隐含状态的概率 发射概率(emission_probability):某种隐含状态产生某种观测现象的概率 HMM模型可以用来解决三种问题: 参数(StatusSet…

1. HMM背景 0x1:概率模型 - 用概率分布的方式抽象事物的规律 机器学习最重要的任务,是根据一些已观察到的证据(例如训练样本)来对感兴趣的未知变量(例如类别标记)进行估计和推测. 概率模型(probabilistic model)提供了一种描述框架,将学习任务归结于计算未知变量的概率分布,而不是直接得到一个确定性的结果. 在概率模型中,利用已知变量推测未知变量的分布称为“推断(inference)”,其核心是如何基于可观测变量推测出未知变量的条件分布. 具体来说,假定所关心的变量集合为…

HMM简介   对于算法爱好者来说,隐马尔可夫模型的大名那是如雷贯耳.那么,这个模型到底长什么样?具体的原理又是什么呢?有什么具体的应用场景呢?本文将会解答这些疑惑.   本文将通过具体形象的例子来引入该模型,并深入探究隐马尔可夫模型及Viterbi算法,希望能对大家有所启发.   隐马尔可夫模型(HMM,hidden Markov model)是可用于标注问题的统计学模型,描述由隐藏的马尔可夫链随机生成观测序列的过程,属于生成模型.HMM模型在实际的生活和生产中有着广泛的应用,包括语音识别,自…

隐马尔可夫模型(HMM)及Viterbi算法 https://www.cnblogs.com/jclian91/p/9954878.html HMM简介   对于算法爱好者来说,隐马尔可夫模型的大名那是如雷贯耳.那么,这个模型到底长什么样?具体的原理又是什么呢?有什么具体的应用场景呢?本文将会解答这些疑惑.   本文将通过具体形象的例子来引入该模型,并深入探究隐马尔可夫模型及Viterbi算法,希望能对大家有所启发.   隐马尔可夫模型(HMM,hidden Markov model)是可用于标…

维特比算法(Viterbi) 维特比算法 编辑 维特比算法是一种动态规划算法用于寻找最有可能产生观测事件序列的-维特比路径-隐含状态序列,特别是在马尔可夫信息源上下文和隐马尔可夫模型中.术语“维特比路径”和“维特比算法”也被用于寻找观察结果最有可能解释相关的动态规划算法.例如在统计句法分析中动态规划算法可以被用于发现最可能的上下文无关的派生(解析)的字符串,有时被称为“维特比分析”.   中文名 维特比算法 外文名 Viterbi Algorithm 提出时间 1967年 提出者 安德鲁·维特比…

之前我们介绍过BERT+CRF来进行命名实体识别,并对其中的BERT和CRF的概念和作用做了相关的介绍,然对于CRF中的最优的标签序列的计算原理,我们只提到了维特比算法,并没有做进一步的解释,本文将对维特比算法做一个通俗的讲解,以便大家更好的理解CRF为什么能够得到最优的标签序列. 通过阅读本文你将能回答如下问题: 什么是维特比算法? 为什么说维特比算法是一种动态规划算法? 维特比算法具体怎么实现? 首先,让我们简单回顾一下BERT和CRF在命名实体识别中各自的作用: 命名实体识别中,BERT负…

HMM简介 对于算法爱好者来说,隐马尔可夫模型的大名那是如雷贯耳.那么,这个模型到底长什么样?具体的原理又是什么呢?有什么具体的应用场景呢?本文将会解答这些疑惑. 本文将通过具体形象的例子来引入该模型,并深入探究隐马尔可夫模型及Viterbi算法,希望能对大家有所启发. 隐马尔可夫模型(HMM,hidden Markov model)是可用于标注问题的统计学模型,描述由隐藏的马尔可夫链随机生成观测序列的过程,属于生成模型.HMM模型在实际的生活和生产中有着广泛的应用,包括语音识别,自然语言处理,…

隐马尔可夫模型(HMM,hidden Markov model)是可用于标注问题的统计学模型,描述由隐藏的马尔可夫链随机生成观测序列的过程,属于生成模型.HMM模型主要用于语音识别,自然语言处理,生物信息,模式识别等领域. 引入   某天,你的女神告诉你说,她放假三天,将要去上海游玩,准备去欢乐谷.迪士尼和外滩(不一定三个都会去).  她呢,会选择在这三个地方中的某几个逗留并决定是否购物,而且每天只待在一个地方.根据你对她的了解,知道她去哪个地方,仅取决于她去的上一个地方,且是否购物的概率仅取决…

clc;clear all;close all; Start_Pi = [-1,-1];State_k = ['H','L'];% 转移矩阵Transition_matrix = [-1,-1.322;-1.322,-0.737];% 0 H L % H -1 -1% L -1.322,-0.373 % 序列中包含字母ACTG sequence = ['A','C','G','T']; Emission_matrix = [-2.322,-1.737,-1.737,-2.322; -1.737,…

什么是熵(Entropy) 简单来说,熵是表示物质系统状态的一种度量,用它老表征系统的无序程度.熵越大,系统越无序,意味着系统结构和运动的不确定和无规则:反之,,熵越小,系统越有序,意味着具有确定和有规则的运动状态.熵的中文意思是热量被温度除的商.负熵是物质系统有序化,组织化,复杂化状态的一种度量. 熵最早来原于物理学. 德国物理学家鲁道夫·克劳修斯首次提出熵的概念,用来表示任何一种能量在空间中分布的均匀程度,能量分布得越均匀,熵就越大. 一滴墨水滴在清水中,部成了一杯淡蓝色溶液 热水晾在空气中…

隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Model,HMM) 最初由 L. E. Baum 和其它一些学者发表在一系列的统计学论文中,随后在语言识别,自然语言处理以及生物信息等领域体现了很大的价值.平时,经常能接触到涉及 HMM 的相关文章,一直没有仔细研究过,都是蜻蜓点水,因此,想花一点时间梳理下,加深理解,在此特别感谢 52nlp 对 HMM 的详细介绍. 考虑下面交通灯的例子,一个序列可能是红-红/橙-绿-橙-红.这个序列可以画成一个状态机,不同的状态按照这个状态机互相交替,每一个状…

不论今天的计算机技术变化,新技术的出现,所有都是来自数据结构与算法基础.我们需要温故而知新.        算法.架构.策略.机器学习之间的关系.在过往和技术人员交流时,很多人对算法和架构之间的关系感到不可理解,算法是软的,架构是硬的,难道算法和架构还有什么关系不成?其实不然,算法和架构的关系非常紧密.在互联网时代,我们需要用算法处理的数据规模越来越大,要求的处理时间越来越短,单一计算机的处理能力是不可能满足需求的.而架构技术的发展,带来了很多不同特点的分布式计算平台.算法为了能够应用到这些分布…

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…

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…

QQ:231469242 欢迎喜欢nltk朋友交流 https://en.wikipedia.org/wiki/Part-of-speech_tagging In corpus linguistics, part-of-speech tagging (POS tagging or POST), also called grammatical tagging or word-category disambiguation, is the process of marking up a word i…

In corpus linguistics, part-of-speech tagging (POS tagging or POST), also called grammatical tagging or word-category disambiguation, is the process of marking up a word in a text (corpus) as corresponding to a particular part of speech, based on bot…

隐马尔可夫(HMM)好讲,简单易懂不好讲. 用最经典的例子,掷骰子.假设我手里有三个不同的骰子.第一个骰子是我们平常见的骰子(称这个骰子为D6),6个面,每个面(1,2,3,4,5,6)出现的概率是1/6.第二个骰子是个四面体(称这个骰子为D4),每个面(1,2,3,4)出现的概率是1/4.第三个骰子有八个面(称这个骰子为D8),每个面(1,2,3,4,5,6,7,8)出现的概率是1/8. &lt;img src="https://pic4.zhimg.com/435fb8d2d675d…

作者:Yang Eninala 链接:https://www.zhihu.com/question/20962240/answer/33438846 来源:知乎 著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权.       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…

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…

Candidate Elimination Thanks for Sanketh Vedula. This is a good demo to understand candidate elimination algorithm that I have optimized based on this guy's good work. rika@rika-UX303UB$ ./a.out <Input> Number of Features: <Input> Number of At…

转自:http://blog.csdn.net/likelet/article/details/7056068 隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Model,HMM) 最初由 L. E. Baum 和其它一些学者发表在一系列的统计学论文中,随后在语言识别,自然语言处理以及生物信息等领域体现了很大的价值.平时,经常能接触到涉及 HMM 的相关文章,一直没有仔细研究过,都是蜻蜓点水,因此,想花一点时间梳理下,加深理解,在此特别感谢  52nlp 对 HMM 的详细介绍. 考虑下面交通灯的…

本文简明讲述GMM-HMM在语音识别上的原理,建模和測试过程.这篇blog仅仅回答三个问题: 1. 什么是Hidden Markov Model? HMM要解决的三个问题: 1) Likelihood 2) Decoding 3) Training 2. GMM是神马?如何用GMM求某一音素(phoneme)的概率? 3. GMM+HMM大法解决语音识别 3.1 识别 3.2 训练 3.2.1 Training the params of GMM 3.2.2 Training the param…

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…

写在前面 最近在写论文过程中,研究了一些关于概率统计的算法,也从网上收集了不少资料,在此整理一下与各位朋友分享. 隐马尔可夫模型,简称HMM(Hidden Markov Model), 是一种基于概率的统计分析模型,用来描述一个系统隐性状态的转移和隐性状态的表现概率. 本文适用于对HMM感兴趣的入门读者,为了让文章更加通俗易懂,我会多阐述数学思想,尽可能的撇开公式,撇开推导.结合实际例子,争取做到雅俗共赏,童叟无欺.没有公式,就没有伤害. 建议看一下吴军博士的<数学之美>,里面有简单的说明.然…

隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Model,HMM) 最初由 L. E. Baum 和其它一些学者发表在一系列的统计学论文中,随后在语言识别,自然语言处理以及生物信息等领域体现了很大的价值.平时,经常能接触到涉及 HMM 的相关文章,一直没有仔细研究过,都是蜻蜓点水,因此,想花一点时间梳理下,加深理解,在此特别感谢 52nlp 对 HMM 的详细介绍. 考虑下面交通灯的例子,一个序列可能是红-红/橙-绿-橙-红.这个序列可以画成一个状态机,不同的状态按照这个状态机互相交替,每一个状…

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…

隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Model,HMM) 最初由 L. E. Baum 和其它一些学者发表在一系列的统计学论文中,随后在语言识别,自然语言处理以及生物信息等领域体现了很大的价值.平时,经常能接触到涉及 HMM 的相关文章,一直没有仔细研究过,都是蜻蜓点水,因此,想花一点时间梳理下,加深理解,在此特别感谢 52nlp 对 HMM 的详细介绍. 考虑下面交通灯的例子,一个序列可能是红-红/橙-绿-橙-红.这个序列可以画成一个状态机,不同的状态按照这个状态机互相交替,每一个状…