笔记转载于GitHub项目:https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP 6. 条件随机场与序列标注 本章介绍一种新的序列标注模型条件随机场.这种模型与感知机同属结构化学习大家族,但性能比感知机还要强大.为了厘清该模型的来龙去脉,我们先对机器学习模型做番柿理.然后结合代码介绍条件随机场理论,探究它与结构化感知机的异同. 6.1 机器学习的模型谱系 机器学习的模型谱系图如下图所示: 根据建模的究竟是联合概率分布 P(x,y) 还是条件概率分布 P(y|x

笔记转载于GitHub项目:https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP 7. 词性标注 7.1 词性标注概述 什么是词性 在语言学上,词性(Par-Of-Speech, Pos )指的是单词的语法分类,也称为词类.同一个类别的词语具有相似的语法性质,所有词性的集合称为词性标注集.不同的语料库采用了不同的词性标注集,一般都含有形容词.动词.名词等常见词性.下图就是HanLP输出的一个含有词性的结构化句子. 我/r 的/u 希望/n 是/v 希望/v 张

HMM(隐马尔科夫模型)基本原理及其实现 HMM基本原理 Markov链:如果一个过程的“将来”仅依赖“现在”而不依赖“过去”,则此过程具有马尔可夫性,或称此过程为马尔可夫过程.马尔可夫链是时间和状态参数都离散的马尔可夫过程.HMM是在Markov链的基础上发展起来的,由于实际问题比Markov链模型所描述的更为复杂,观察到的时间并不是与状态一一对应的,而是通过一组概率分布相联系,这样的模型称为HMM.HMM是双重随机过程:其中之一是Markov链,这是基本随机过程,它描述状态的转移,是隐含的.

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

Atitit 马尔可夫过程(Markov process) hmm隐马尔科夫. 马尔可夫链,的原理attilax总结 1. 马尔可夫过程1 1.1. 马尔科夫的应用 生成一篇"看起来像文章的随机文本".1 2. 隐马尔科夫过程1 3. 隐马模型基本要素及基本三问题2 4. 维特比算法2 5. 应用 HMM一开始是在信息论中应用的,后来才被应用到自然语言处理还有其他图像识别等各个2 6. 扩展数学之美系列十九 -- 马尔可夫链的扩展 贝叶斯网络 (Bayesian Networks)2

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/50722178 隐马尔可夫模型 隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)是统计模型,它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程,是在被建模的系统被认为是一个马尔可夫过程与未观测到的(隐藏的)的状态的统计马尔可夫模型. 在正常的马尔可夫模型中,状态对于观察者来说是直接可见的.这样状态的转换概率便是全部的参数.[马尔科夫模型HMM概述] 而在隐马尔可夫模型中,状态并不是直接可见的

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

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

1. 前言 隐马尔科夫HMM模型是一类重要的机器学习方法,其主要用于序列数据的分析,广泛应用于语音识别.文本翻译.序列预测.中文分词等多个领域.虽然近年来,由于RNN等深度学习方法的发展,HMM模型逐渐变得不怎么流行了,但并不意味着完全退出应用领域,甚至在一些轻量级的任务中仍有应用.本系列博客将详细剖析隐马尔科夫链HMM模型,同以往网络上绝大多数教程不同,本系列博客将更深入地分析HMM,不仅包括估计序列隐状态的维特比算法(HMM解码问题).前向后向算法等,而且还着重的分析HMM的EM训练过程,并

隐马尔可夫模型(HMM) 原文地址:http://www.cnblogs.com/jacklu/p/7753471.html 本文结合了王晓刚老师的ENGG 5202 Pattern Recognition课程内容知识,和搜集的资料和自己理解的总结. 1 概述 隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)是结构最简单的贝叶斯网,这是一种著名的有向图模型,主要用于时序数据建模(语音识别.自然语言处理等数据在时域有依赖性的问题). 如果考虑t时刻数据依赖于0到t-1时间段的所有数

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.

机器学习中的隐马尔科夫模型(HMM)详解 在之前介绍贝叶斯网络的博文中,我们已经讨论过概率图模型(PGM)的概念了.Russell等在文献[1]中指出:"在统计学中,图模型这个术语指包含贝叶斯网络在内的比较宽泛的一类数据结构." 维基百科中更准确地给出了PGM的定义:"A graphical model or probabilistic graphical model is a probabilistic model for which a graph expresses t

笔记转载于GitHub项目:https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP 4. 隐马尔可夫模型与序列标注 第3章的n元语法模型从词语接续的流畅度出发,为全切分词网中的二元接续打分,进而利用维特比算法求解似然概率最大的路径.这种词语级别的模型无法应对 OOV(Out of Vocabulary,即未登录词) 问题: 00V在最初的全切分阶段就已经不可能进人词网了,更何谈召回. 例如下面一句: 头上戴着束发嵌宝紫金冠,齐眉勒着二龙抢珠金抹额 加粗的就是相对

在网上看到一篇关于隐马尔科夫模型的介绍,觉得简直不能再神奇,又在网上找到大神的一篇关于如何用隐马尔可夫模型实现中文拼音输入的博客,无奈大神没给可以运行的代码,只能纯手动网上找到了结巴分词的词库,根据此训练得出隐马尔科夫模型,用维特比算法实现了一个简单的拼音输入法.githuh地址:https://github.com/LiuRoy/Pinyin_Demo 原理简介 隐马尔科夫模型 抄一段网上的定义: 隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Model) 是一种统计模型,用来描述一个含有隐含

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

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

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.

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

本系列文章摘自 52nlp(我爱自然语言处理: http://www.52nlp.cn/),原文链接在 HMM 学习最佳范例,这是针对 国外网站上一个 HMM 教程 的翻译,作者功底很深,翻译得很精彩,且在原文的基础上还提供了若干程序实例,是初学者入门 HMM 的好材料.原文中存在若干笔误,这里结合 HMM 学习最佳范例 的作者和读者的建议,一并做了修改,供大家参考. 相关链接 HMM 自学教程(一)引言 HMM 自学教程(二)生成模型 HMM 自学教程(三)隐藏模式 HMM 自学教程(四)隐马