本文主要介绍隐马尔可夫模型以及该模型中的三大问题的解决方法. 隐马尔可夫模型的是处理序列问题的统计学模型,描述的过程为:由隐马尔科夫链随机生成不可观测的状态随机序列,然后各个状态分别生成一个观测,从而产生观测随机序列. 在这个过程中,不可观测的序列称为状态序列(state sequence), 由此产生的序列称为观测序列(observation sequence). 该过程可通过下图描述: 上图中, $X_1,X_2,…X_T$是隐含序列,而$O_1, O_2,..O_T$是观察序列. 隐马尔可…

本文主要讨论隐马尔科夫模型的三大要素,三大假设和三大问题. 1.引入 隐马尔可夫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.隐马尔可夫模型主要用来对上述过程进行建模.为了方便后面的讨论,我们先定义一些符号: 设共有N个隐藏状态,状态集合可以表示为: 设共有M个观测状态,观测集合为: 注:隐藏状态的数目和观测状态的数目不一定相同. 2.模型概述 隐马尔可夫模型主要有三大…

隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)是可用于标注问题的统计学习模型,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在语音识别.自然语言处理.生物信息.模式识别等领域都有着广泛的应用. 一. HMM模型的定义     HMM模型是关于时序的概率模型,描述由一个隐藏的马尔可夫链随机生成不可观测的状态随机序列,再由各个状态生成一个观测而产生观测随机序列的过程.隐藏的马尔可夫链随机生成的状态的序列称为状态序列(state sequence):每个状态生成一…

转自:http://blog.csdn.net/eaglex/article/details/6458541 维特比算法(Viterbi Algorithm) 找到可能性最大的隐藏序列 通常我们都有一个特定的HMM,然后根据一个可观察序列去找到最可能生成这个可观察序列的隐藏序列. 1.穷举搜索 我们可以在下图中看到每个状态和观察的关系. 通过计算所有可能的隐藏序列的概率,我们可以找到一个可能性最大的隐藏序列,这个可能性最大的隐藏序列最大化了Pr(observed sequence | hidde…

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…

转自:http://blog.csdn.net/eaglex/article/details/6385204 隐含模式(Hidden Patterns) 当马尔科夫过程不够强大的时候,我们又该怎么办呢? 在某些情况下马尔科夫过程不足以描述我们希望发现的模式.回到之前那个天气的例子,一个隐居的人可能不能直观的观察到天气的情况,但是有一些海藻.民间的传说告诉我们海藻的状态在某种概率上是和天气的情况相关的.在这种情况下我们有两个状态集合,一个可以观察到的状态集合(海藻的状态)和一个隐藏的状态(天气的状…

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…

文章目录 1. 1. 摘要 2. 2. Map-Matching(MM)问题 3. 3. 隐马尔科夫模型(HMM) 3.1. 3.1. HMM简述 3.2. 3.2. 基于HMM的Map-Matching 3.3. 3.3. Viterbi算法 4. 4. 相关部分论文工作 4.1. 4.1. A HMM based MM for wheelchair navigation 4.2. 4.2. MM for low-sampling-rate GPS trajectories 4.3. 4.3.…

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…

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…