隐马尔可夫(HMM)模型 隐马尔可夫模型,是一种概率图模型,一种著名的有向图模型,一种判别式模型.主要用于时许数据建模,在语音识别.自然语言处理等领域广泛应用. 概率图模型分为两类,一类:使用有向无环图表示变量间的依赖关系,称为有向图模型或者贝叶斯网:第二类:使用无向图表示变量间的依赖关系,称为无向图模型或者马尔可夫网. 判别式模型:考虑条件分布P(Y, R | O),生成式模型:考虑联合分布P(Y, R, O) HMM三个假设 当前观测值只由当前隐藏状态决定 当前隐藏状态由前一个隐藏状态决定

通过前几时断续的学习,发现自己对HMM模型的了解还只停留在皮毛,导致在学习CRF模型并将其与最大熵模型.HMM.MEMM做比较时感觉很吃力,所以又花了两天时间使劲看了遍HMM,发现了解得确实深刻了很多,现小结一下,争取把看过的知识变成自己的,特别感谢52nlp网站http://www.52nlp.cn/和崔晓源翻译的HMM相关资料,英文学习网站http://www.comp.leeds.ac.uk/roger/HiddenMarkovModels/html_dev/main.html,中文神马的

选自:http://maotong.blog.hexun.com/6261873_d.html 苏统华 哈尔滨工业大学人工智能研究室 2006年10月30日 声明:版权所有,转载请注明作者和来源 该系统能够识别连续说出的数字串和若干组姓名.建模是针对子词(sub-word, eg. 音素),具有一定的可扩充性.当加入一个新名字时,只需修改发音词典和任务语法即可.模型为连续混合高斯输出,运用语音决策树聚类形成的绑定状态式三音素. 3. 创建绑定状态的三音素HMM模型 目的是加入上下文依赖(cont

选自:http://maotong.blog.hexun.com/6204849_d.html 苏统华 哈尔滨工业大学人工智能研究室 2006年10月30日 声明:版权所有,转载请注明作者和来源 该系统能够识别连续说出的数字串和若干组姓名.建模是针对子词(sub-word, eg. 音素),具有一定的可扩充性.当加入一个新名字时,只需修改发音词典和任务语法即可.模型为连续混合高斯输出,运用语音决策树聚类形成的绑定状态式三音素. 2. 创建单音素HMM模型 涉及创建一系列单高斯单音素HMM的过程.

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

TCP/IP的四元组.五元组.七元组 四元组是: 源IP地址.目的IP地址.源端口.目的端口 五元组是: 源IP地址.目的IP地址.协议号.源端口.目的端口 七元组是: 源IP地址.目的IP地址.协议号.源端口.目的端口.服务类型.接口索引 ========================= End

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

[Beego模型] 一.ORM 使用方法 [Beego模型] 二.CRUD 操作 [Beego模型] 三.高级查询 [Beego模型] 四.使用SQL语句进行查询 [Beego模型] 五.构造查询 [Beego模型] 六.事务处理 QueryBuilder 提供了一个简便,流畅的 SQL 查询构造器.在不影响代码可读性的前提下用来快速的建立 SQL 语句. QueryBuilder 在功能上与 ORM 重合, 但是各有利弊.ORM 更适用于简单的 CRUD 操作,而 QueryBuilder 则

四元组:源IP地址.目的IP地址.源端口.目的端口 五元组:源IP地址.目的IP地址.源端口.目的端口.传输层协议 七元组:源IP地址.目的IP地址.源端口.目的端口.传输层协议,服务类型以及接口索引

上一篇讨论了HMM的基本概念和一些性质,HMM在现实中还是比较常见的,因此也带来一了一系列的HMM应用问题.HMM应用主要面向三个方面:预测.解码和学习.这篇主要讨论预测. 简单来说,预测就是给定HMM,和一个观察得到的可观察状态序列,求出通过HMM得到这个序列的概率是多少,这也是一般机器学习等领域中比较常见的应用,得到一个模型后我们当然是希望通过这个模型来得到一些预测的结果.这个也是HMM应用比较基本比较简单的一个. 首先对于给定的HMM和观察序列,第一反应当然是穷举搜索,不妨假设模型为λ,

一直想写点关于数学方面的blog,这对于数据挖掘分析,NLP处理等都有着比较重要的作用,之前在CSDN上想写点HMM方面的文章,一直没写成,最近几天终于抽点时间完成了HMM的文章,加以整理,遂有这个系列文章 首先是对HMM模型的介绍. 传统的马尔可夫模型(Markov Model)主要描述了具有马尔可夫性质的一个随机过程.更特殊的来讲,是离散的马尔可夫过程——马尔可夫链(Markov Chain).马尔可夫性质是指在给定当前和之前已发生事件后,未来发生事件仅依赖当前事件.马尔可夫过程主要具有两个

关于HMM模型:时序分析:隐马尔科夫模型 HMM用于手势识别: 训练时每一种手势对应一个HMM-Model,识别率取最大的一个HMM即可.  类似于一个封装的完成多类识别器功能单层网络. 优点: 尤其适用于时间序列的建模,对复杂度高的动作也具有较高的识别精度,易于添加和修改手势库. 缺点:训练的难度大(需要多的样本来完成图的优化). 以下引自于一篇论文:基于马尔可夫模型的手势识别算法.修改为了与我自己的项目相关的东西. 引言: 基于隐马尔可夫模型的动态手势识别一般是应用手势的时间特性进行识别.单

实际项目我是这样做的: def mining_ue_procedures_behavior(seq, lengths, imsi_list): print("seq 3:", seq[:3], "lengths 3:", lengths[:3]) # model.fit(seq, lengths) fitter = LabelEncoder().fit(seq) import sys n_components=[5, 10, 20, 30][int(sys.argv

一. 什么是单例模式 只需要某个类同时保留一个对象,不希望有更多对象,此时,我们则应考虑单例模式的设计. 单例模式的主要作用是保证在Java程序中,某个类只有一个实例存在. 单例模式有很多好处,它能够避免实例对象的重复创建,不仅可以减少每次创建对象的时间开销,还可以节约内存空间: 能够避免由于操作多个实例导致的逻辑错误.如果一个对象有可能贯穿整个应用程序,而且起到了全局统一管理控制的作用,那么单例模式也许是一个值得考虑的选择. 二. 单例模式的特点 1. 单例模式只能有一个实例. 2. 单例类必

一.JVM内存模型 (图片来自网络) 根据Java虚拟机规范,JVM将内存划分为: New(年轻代) Tenured(年老代) Perm (永久代) 其中New和Tenured属于堆内存,堆内存会从JVM启动参数(-Xmx,-Xms,前者是JVM最大允许分配的堆内存,后者是JVM初始分配的堆内存)指定的内存中分配,Perm不属于堆内存,由虚拟机直接分配,但可以通过-XX:PermSize -XX:MaxPermSize 等参数调整其大小. 年轻代(New):年轻代用来存放JVM刚分配的Java对

维特比算法(Viterbi) 维特比算法  编辑 维特比算法是一种动态规划算法用于寻找最有可能产生观测事件序列的-维特比路径-隐含状态序列,特别是在马尔可夫信息源上下文和隐马尔可夫模型中.术语“维特比路径”和“维特比算法”也被用于寻找观察结果最有可能解释相关的动态规划算法.例如在统计句法分析中动态规划算法可以被用于发现最可能的上下文无关的派生(解析)的字符串,有时被称为“维特比分析”.   中文名 维特比算法 外文名 Viterbi Algorithm 提出时间 1967年 提出者 安德鲁·维特

Baum-Welch算法就是EM算法,所以首先给出EM算法的Q函数 \[\sum_zP(Z|Y,\theta')\log P(Y,Z|\theta)\] 换成HMM里面的记号便于理解 \[Q(\lambda,\lambda') = \sum_zP(I|O,\lambda')\log P(I,O|\lambda)\] 根据状态序列和观测序列的联合分布 \[\begin{align*} P(O,I|\lambda) &= \sum_IP(O|I,\lambda)P(I|\lambda)\\ &

点或点高程 点(附有 X.Y.Z 数据)与任何其他点之间没有功能关系.对开阔地形的随机测量拍摄可以被当做随机点的例子.点图元,如单元.圆圈和文字串是典型的 MICROSTATION 图元,用于用图表定义点高程.线.线串和其他纵向图元同样有效.软件创建了各纵 向图元各顶点的点高程. 断裂线 断裂线用于指明线性特征,如路面边缘.沟渠底部.脊线等坡度突然发生变化的区 域.任何纵向图元可以定义为一条断裂线.在地形模型中,三角形不会穿过断裂线. 软断裂线 软断裂线是断裂线,但是如果穿过断裂线,不会影响三角

1.安装依赖包hmmlearn 直接pip install hmmlearn可能会报错(安装这个模块需要使用C环境编译) 可以尝试用 conda install -c omnia hmmlearn安装. 2.详细关于HMM的知识可以看这篇博客

原理:http://www.cnblogs.com/CheeseZH/p/4229910.html Example To build a Hidden Markov Model and use it to build some predictions, try a simple example like this: Create an input file to train the model. Here we have a sequence drawn from the set of stat

http://www.cnblogs.com/skyme/p/4651331.html