原文: http://blog.sina.com.cn/s/blog_92c398b00102vs3q.html 马尔科夫过程​ 隐马尔科夫过程​​ 与马尔科夫相比,隐马尔可夫模型则是双重随机过程,不仅状态转移之间是个随机事件,状态和输出之间也是一个随机过程. 领域系统 分阶领域系统与子团 马尔科夫随机场的通俗解释 马尔可夫随机场(Markov Random Field)包含两层意思. 马尔可夫性质:它指的是一个随机变量序列按时间先后关系依次排开的时候,第N+1时刻的分布特性,与N时刻以前的随机…

(Markov Random Field)马尔科夫随机场,本质上是一种概率无向图模型 下面从概率图模型说起,主要参考PR&ML 第八章 Graphical Model (图模型) 定义:A graph comprises nodes (also called vertices) connected by links (also known as edges or arcs ). In a probilistic graphical model each node represents a ran…

之前自己做实验也用过MRF(Markov Random Filed,马尔科夫随机场),基本原理理解,但是很多细节的地方都不求甚解.恰好趁学习PGM的时间,整理一下在机器视觉与图像分析领域的MRF的相关知识. 打字不易,转载请注明.http://blog.csdn.net/polly_yang/article/details/9716591 在机器视觉领域,一个图像分析问题通常被定义为建模问题,图像分析的过程就是从计算的观点来求解模型的过程.一个模型除了可以表达成图形的形式外,通常使用一个目标函数…

主讲人 网神 (新浪微博: @豆角茄子麻酱凉面) 网神(66707180) 18:52:10 今天的内容主要是: 1.贝叶斯网络和马尔科夫随机场的概念,联合概率分解,条件独立表示:2.图的概率推断inference. 图模型是用图的方式表示概率推理 ,将概率模型可视化,方便展示变量之间的关系,概率图分为有向图和无向图.有向图主要是贝叶斯网络,无向图主要是马尔科夫随机场.对两类图,prml都讲了如何将联合概率分解为条件概率,以及如何表示和判断条件依赖. 先说贝叶斯网络,贝叶斯网络是有向图,用节点表…

马尔可夫随机场(Markov Random Field),它包含两层意思:一是什么是马尔可夫,二是什么是随机场. 马尔可夫过程可以理解为其当前的状态只与上一刻有关而与以前的是没有关系的.X(t+1)=f(X(t)).比如说拿天气来做比喻吧,就是今天的天气仅仅与昨天的天气是有关联的,而与昨天以前的是没有关联的.其它如传染病和谣言的传播规律,就是马尔可夫的. 随机场包含两个要素:位置(site),相空间(phase space).当给每一个位置中按照某种分布随机赋予相空间的一个值之后,其全体就叫做随…

前言 这个降噪的模型来自 Christopher M. Bishop 的 Pattern Recognition And Machine Learning (就是神书 PRML……),问题是如何对一个添加了一定椒盐噪声(Salt-and-pepper Noise)(假设噪声比例不超过 10%)的二值图(Binary Image)去噪. 原图 -> 添加 10% 椒盐噪声的图: 放在 github 上的可运行完整代码:https://github.com/joyeecheung/simulated…

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…

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…

基本概念 1Markov Models 2Hidden Markov Models 3概率计算算法前向后向算法 1-3-1直接计算 1-3-2前向算法 1-3-3后向算法 4学习问题Baum-Welch算法也就是EM算法 5预測算法 基本概念 1.1Markov Models 处理顺序数据的最简单的方式是忽略顺序的性质.将观測看做独立同分布.然而这样无法利用观測之间的相关性.比如:预測下明天是否会下雨,全部数据看成独立同分布仅仅能得到雨天的相对频率,而实际中,我们知道天气会呈现持续若干天的趋势.…

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,分析出这几天的天气…