HMM算法想必大家已经听说了好多次了,完全看公式一头雾水.但是HMM的基本理论其实很简单.因为HMM是马尔科夫链中的一种,只是它的状态不能直接被观察到,但是可以通过观察向量间接的反映出来,即每一个观察向量由一个具有相应概率密度分布的状态序列产生,又由于每一个状态也是随机分布的,所以HMM是一个双重随机过程. HMM是语音识别,人体行为识别,文字识别等领域应用非常广泛. 一个HMM模型可以用5个元素来描述,包过2个状态集合和3个概率矩阵.其分别为 隐含状态S,可观测状态O,初始状态概率矩阵π,隐含

跟医生就医推导过程是一样的 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.

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

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

最近研究NLP颇感兴趣,但由于比较懒,所以只好找来网上别人的比较好的博客,备份一下,也方便自己以后方便查找(其实,一般是不会再回过头来看的,嘿嘿 -_-!!) 代码自己重新写了一遍,所以就不把原文代码贴过来了. 1. 前向算法(摘自http://www.cnblogs.com/kaituorensheng/archive/2012/12/01/2797230.html) 隐马模型的评估问题即,在已知一个观察序列O=O1O2...OT,和模型μ=(A,B,π}的条件下,观察序列O的概率,即P(O|

一.隐马尔科夫HMM如果: 有且仅仅有3种天气:0晴天.1阴天.2雨天 各种天气间的隔天转化概率mp: mp[3][3] 晴天 阴天 雨天 晴天 0.33333 0.33333 0.33333 阴天 0.33333 0.33333 0.33333 雨天 0.33333 0.33333 0.33333 有2种活动:            0去公园,1不去公园 各种天气下进行各种活动的概率: w2a[3][2] 去公园 不去公园 晴天 0.75 0.25 阴天 0.4 0.6 雨天 0.25 0.7

隐马尔可夫模型的前向算法(手动实现),今天奉上,由于研究生期间,实现的时候没有多加注释,这里为了让更好的人进入自然语言处理领域,特此,将前向算法奉上,具体公式可参考52nlp的HMN系列博客. 参考了大部分网站公式和借鉴.在此表示感谢. 后向算法和维特比算法,后续更新. HMM类:                                                                                         }                   

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.

搭建了自己的博客平台,本文地址:http://masikkk.com/blog/DPM-model-visualization/ DPM源代码(voc-release)中的模型可视化做的还算相当炫酷的,能够让我们直观的看到训练好的模型,甚至我们不用去做模型的评价,直接依据肉眼的观察.就能大致了解一个目标训练的好不好,比方我训练一个人体模型.那他的可视化图当然就是越接近人体越好. 以下是对DPM源代码中有关模型可视化部分代码的分析,通过分析这些代码.有助于更好的理解DPM模型. 注意:我的源代码版

朴素贝叶斯(NB) , 最大熵(MaxEnt) (逻辑回归, LR), 因马尔科夫模型(HMM),  最大熵马尔科夫模型(MEMM), 条件随机场(CRF) 这几个模型之间有千丝万缕的联系,本文首先会证明 Logistic 与 MaxEnt 的等价性,接下来将从图模型的角度阐述几个模型之间的关系,首先用一张图总结一下几个模型的关系: Logistic(Softmax)  MaxEnt 等价性证明 Logistic 是 Softmax 的特殊形式,多以如果 Softmax 与 MaxEnt 是等价

前言 这里的前向算法与神经网络里的前向传播算法没有任何联系...这里的前向算法是自然语言处理领域隐马尔可夫模型第一个基本问题的算法. 前向算法是什么? 这里用一个海藻的例子来描述前向算法是什么.网上有关于前向算法的严格数学推导,不过感觉还是海藻的例子比较好一些.网上的例子有很多都是有问题的,在本文中也都进行了相应的修正. 状态转移矩阵 相关性矩阵 初始状态序列:Sunny(0.63),Cloudy(0.17),Rainy(0.20) 我们想要求一个观察序列{Dry, Damp, Soggy}的概

一.前言:词性标注 二.经典维特比算法(Viterbi) 三.算法实现 四.完整代码 五.效果演示: 六.总结 一.前言:词性标注 词性标注(Part-Of-Speech tagging, POS tagging),是语料库语言学中将语料库中单词的词性按其含义和上下文内容进行标记的文本数据处理技术.词性标注可以由人工或特定算法完成,使用机器学习(machine learning)方法实现词性标注是自然语言处理(NLP)的研究内容.常见的词性标注算法包括隐马尔可夫模型(Hidden Markov

UML动态模型图描述了系统动态行为的各个方面,包括用例图.序列图.协作图.活动图和状态图.下面就每种图做一个简单介绍: 用例图 用例图描述系统外部的执行者与系统提供的用例之间的某种联系.所谓用例是指对系统提供的功能的一种描述.执行者是使用用例的人或外部系统,二者之间的联系描述了“谁使用哪个用例”.用例图着重于从系统外部执行者的角度来描述系统需要提供哪些功能,并指明该执行者是谁.在用例图中,椭圆表示用例,小人表示执行者.下图所示为一个普通用户进入某系统的用例图,该图描述了当普通用户进入系统时,“普

  2017年1月12日, 星期四 桥接模式_NAT模式_仅主机模式_模型图   null

1. 在Sql server数据库中创建数据库的模型图 -- Database Diagrams 2. 控制面板--管理工具--ODBC数据源链接--创建一个Sql server的数据源链接 3. 打开Visio工具,打开数据库模型--Database--Reverse Engineer[反向工程] 选择要导入到Visio中的表: 4. 将DB的表结构导入到Visio中,界面可能需要略微调整一下 可以在Visio中查看字段的详细信息 将Visio保存成一个文件. 5.打开Word,插入对象 将V

转自:http://blog.csdn.net/shuixin536/article/details/8289746 由于电脑上没有安装Rose,因此决定用visio来画UML中的用例模型图,在绘制的时候,却发现里边竟然没有表示用例与用例之间的include关系的箭头,很郁闷.开始以为是我自己对visio使用不熟悉,于是仔细找了下,也没有找到,问问同事,他们很少用visio,网上一查,原来visio确实没有此功能,不知道微软为何将此关系去掉.没办法,只能想想其他办法,发现一种投机取巧的方法: 1

本文转自UML 的九种模型图,仅供学习交流! 一.作为一种建模语言,UML的定义包括UML语义和UML表示法两个部分. UML语义:描述基于UML的精确元模型定义. UML表示法:定义UML符号的表示法,为开发者或开发工具使用这些图形符号和文本语法为系统建模提供了标准.这些图形符号和文字所表达的是应用级的模型,在语义上它是UML元模型的实例. 二.标准建模语言UML可以由下列5类图来定义. 用例图:从用户角度描述系统功能,并指出各功能的操作者. 静态图:包括类图和对象图.类图描述系统中类的静态结

pLSA模型--基于概率统计的pLSA模型(probabilistic Latent Semantic Analysis,概率隐语义分析),增加了主题模型,形成简单的贝叶斯网络,可以使用EM算法学习模型参数.概率潜在语义分析应用于信息检索,过滤,自然语言处理,文本的机器学习或者其他相关领域. D代表文档,Z代表主题(隐含类别),W代表单词: P(di)表示文档di的出现概率, P(zk|di)表示文档di中主题zk的出现概率, P(wj|zk)表示给定主题zk出现单词wj的概率.每个主题在

(1)数据库设计的优劣: 糟糕的数据库设计: ①数据冗余冗余.存储空间浪费. ②数据更新和插入异常. ③程序性能差. 良好的数据库设计 ①节省数据的存储空间. ②能够保证数据的完整新. ③方便进行数据应用系统的开发. (2)软件项目开发周期中的数据库设计: 一个完整的项目 开发需要经过: 1.需求分析:分析客户的业务和数据处理需求. 2.概要设计:设计数据库的E-R模型图,确认需求信息的正确和完整. 详细设计:应用三大范式审核数据库结构,将E-R模型图转换为数据库模型图. 代码编写:物理实现数据

周末抽时间整理下算法,完整导图可点击下面链接获取. 点我看完整算法导图 八种排序算法的php实现 代码如下 拷贝后可直接运行 先上个运行后的图 代码:(有的自己些的 有的根据网友整理) <?php /** * Created by PhpStorm. * User: 百年黄沙 * Date: 2019/7/28/0020 * Time: 16:21:33 */ /** * Class Sort */ class Sort { /** * 直接选择排序 * * 选出剩余最小值放在左边 * 递归 *