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

万事开头难啊,刚开头确实不知道该怎么写才能比较有水平,这篇博客可能会比较长,隐马尔科夫模型将会从以下几个方面进行叙述:1 隐马尔科夫模型的概率计算法  2 隐马尔科夫模型的学习算法 3 隐马尔科夫模型的预测算法  隐马尔科夫模型其实有很多重要的应用比如说:语音识别.自然语言处理.生物信息.模式识别等等 同样先说一下什么是马尔科夫,这个名字感觉就像高斯一样,无时无刻的渗透在你的生活中,这里给出马尔科夫链的相关解释供参考: 马尔可夫链是满足马尔可夫性质的随机过程,是具有马尔科夫性质的随机变量的一个数

隐马尔科夫模型HMM 作者:樱花猪 摘要: 本文为七月算法(julyedu.com)12月机器学习第十七次课在线笔记.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科夫过程.其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数,然后利用这些参数来作进一步的分析.在早些年HMM模型被非常广泛的应用,而现在随着机器学习的发展HMM模型的应用场景越来越小然而在图像识别等领域HMM依然起着重要的作用. 引言: 隐马尔科夫模型是马尔科夫链的一种,它

摘要 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科夫过程.其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数,然后利用这些参数来作进一步的分析.在早些年HMM模型被非常广泛的应用,而现在随着机器学习的发展HMM模型的应用场景越来越小,然而在图像识别等领域HMM依然起着重要的作用. 引言 隐马尔科夫模型是马尔科夫链的一种,它的状态不能直接观察到,但能通过观测向量序列观察到,每个观测向量都是通过某些概率密度分布表现为各种状态,每一个观测

隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)是用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程. 本文阅读了2篇blog,理解其中的意思,附上自己的代码,共同学习. 一.理解隐马尔科夫 1.1 举例理解 来源:< http://www.cnblogs.com/skyme/p/4651331.html > 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)

隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型 隐马尔科夫模型HMM(二)前向后向算法评估观察序列概率 隐马尔科夫模型HMM(三)鲍姆-韦尔奇算法求解HMM参数 隐马尔科夫模型HMM(四)维特比算法解码隐藏状态序列 在本篇我们会讨论HMM模型最后一个问题的求解,即即给定模型和观测序列,求给定观测序列条件下,最可能出现的对应的隐藏状态序列.在阅读本篇前,建议先阅读这个系列的第一篇以熟悉HMM模型. HMM模型的解码问题最常用的算法是维特比算法,当然也有其他的算法可以求解这个问题.同时维特比算法是一个通用的求

隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型 隐马尔科夫模型HMM(二)前向后向算法评估观察序列概率 隐马尔科夫模型HMM(三)鲍姆-韦尔奇算法求解HMM参数(TODO) 隐马尔科夫模型HMM(四)维特比算法解码隐藏状态序列(TODO) 在隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型中,我们讲到了HMM模型的基础知识和HMM的三个基本问题,本篇我们就关注于HMM第一个基本问题的解决方法,即已知模型和观测序列,求观测序列出现的概率. 1. 回顾HMM问题一:求观测序列的概率 首先我们回顾下HMM模型的问题一.这个

隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型 隐马尔科夫模型HMM(二)前向后向算法评估观察序列概率 隐马尔科夫模型HMM(三)鲍姆-韦尔奇算法求解HMM参数(TODO) 隐马尔科夫模型HMM(四)维特比算法解码隐藏状态序列(TODO) 在本篇我们会讨论HMM模型参数求解的问题,这个问题在HMM三个问题里算是最复杂的.在研究这个问题之前,建议先阅读这个系列的前两篇以熟悉HMM模型和HMM的前向后向算法,以及EM算法原理总结,这些在本篇里会用到.在李航的<统计学习方法>中,这个算法的讲解只考虑了单个观测

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

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.

上篇介绍了隐马尔科夫模型 本文给出关于问题3解决方法,并给出一个例子的python代码 回顾上文,问题3是什么, 下面给出,维比特算法(biterbi) algorithm 下面通过一个具体例子,来说明维比特算法(biterbi) 下面附上该解决该例题的python代码 import numpy as np #you must install the numpy A=np.array([[0.5,0.2,0.3],[0.3,0.5,0.2],[0.2,0.3,0.5]]) B=np.array(

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/50722376 目标-解决HMM的基本问题之一:已知HMM模型λ及观察序列O,如何计算P(O|λ)(计算给定隐马尔科夫模型HMM下的观察序列的概率-Pr(observations |).)?从而评估哪一个HMM最有可能产生了这个给定的观察序列. 计算观察序列的概率(Finding the probability of an observed sequence) 穷举搜索( Exhaustive sea

EM也称期望极大算法(Expectation Maximization),是一种用来对含有隐含变量的概率模型进行极大似然估计的迭代算法.该算法可应用于隐马尔科夫模型的参数估计. 1.含有隐含参数的概率模型举例? 三硬币模型:A.B.C三枚硬币,这些硬币投出正面的概率分别为π.p.q.进行如下硬币实验,先投硬币A,如果为正面则投硬币B,如果为反面则投硬币C.最终出现的正面则记为1,出现反面则记为0:独立的重复n次实验(取n=10),出现的结果如下: {1,1,0,1,0,1,0,1,1} 假设只能

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

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

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

这是一个非常重要的模型,凡是学统计学.机器学习.数据挖掘的人都应该彻底搞懂. python包: hmmlearn 0.2.0 https://github.com/hmmlearn/hmmlearn 参考链接: 一文搞懂HMM(隐马尔可夫模型) 如何用简单易懂的例子解释隐马尔可夫模型? - 知乎 有些文章里面已经介绍得非常清楚了,只是需要在项目中进行实践,然后做一下总结. 数学之美里有一章专门讲了隐含马尔科夫模型,讲得非常的通俗易懂. 在自然语言处理方面得到了广泛的应用,此外还有语音识别,机器翻

隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型基础 隐马尔科夫模型HMM(二)前向后向算法评估观察序列概率 隐马尔科夫模型HMM(三)鲍姆-韦尔奇算法求解HMM参数(TODO) 隐马尔科夫模型HMM(四)维特比算法解码隐藏状态序列(TODO) 隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,以下简称HMM)是比较经典的机器学习模型了,它在语言识别,自然语言处理,模式识别等领域得到广泛的应用.当然,随着目前深度学习的崛起,尤其是RNN,LSTM等神经网络序列模型的火热,HMM的地位有所下降.但是作为

在之前的HMM系列中,我们对隐马尔科夫模型HMM的原理以及三个问题的求解方法做了总结.本文我们就从实践的角度用Python的hmmlearn库来学习HMM的使用.关于hmmlearn的更多资料在官方文档有介绍. 1. hmmlearn概述 hmmlearn安装很简单,"pip install hmmlearn"即可完成. hmmlearn实现了三种HMM模型类,按照观测状态是连续状态还是离散状态,可以分为两类.GaussianHMM和GMMHMM是连续观测状态的HMM模型,而Multi

先放上一张Demo的测试图 测试的句子及每个分词的词性标注为:   目前/t 这/rzv 条/q 高速公路/n 之间/f 的/ude1 路段/n 已/d 紧急/a 封闭/v ./w 需要基础知识 HMM模型(隐马尔可夫模型) 模型的定义 隐马尔科夫模型(hidden Markov model)是关于时序的概率模型,是最简单的动态贝叶斯网络 模型的参数 HMM模型由Pi.A.B 唯一决定   Pi.A.B 成为HMM模型的三要素 HMM用在词性标注问题 对于下面这句话可以用HMM进行建模 目前/t