基本要素 状态 \(N\)个 状态序列 \(S = s_1,s_2,...\) 观测序列 \(O=O_1,O_2,...\) \(\lambda(A,B,\pi)\) 状态转移概率 \(A = \{a_{ij}\}\) 发射概率 \(B = \{b_{ik}\}\) 初始概率分布 \(\pi = \{\pi_i\}\) 观测序列生成过程 初始状态 选择观测 状态转移 返回step2 HMM三大问题 概率计算问题(评估问题) 给定观测序列 \(O=O_1O_2...O_T\),模型 \(\lamb

#HMM Forward algorithm #input Matrix A,B vector pi import numpy as np A=np.array([[0.5,0.2,0.3],[0.3,0.5,0.2],[0.2,0.3,0.5]]) B=np.array([[0.5,0.5],[0.4,0.6],[0.7,0.3]]) O=np.array([0 ,1, 0])#T=3 #O=np.array([1 ,0, 1])#T=3 pi=np.array([0.2,0.4,0.4])

一直想用隐马可夫模型做图像识别,但是python的scikit-learn组件包的hmm module已经不再支持了,需要安装hmmlearn的组件,不过hmmlearn的多项式hmm每次出来的结果都不一样,= =||,难道是我用错了??后来又只能去参考网上C语言的组件,模仿着把向前向后算法“复制”到python里了,废了好大功夫,总算结果一样了o(╯□╰)o.. 把代码贴出来把,省的自己不小心啥时候删掉... #-*-coding:UTF-8-*- ''' Created on 2014年9月

HMM(Hidden Markov Model,隐马尔可夫模型) CRF(Conditional Random Field,条件随机场), RNN深度学习算法(Recurrent Neural Networks,循环神经网络).输入条件连续 LSTM(Long Short Term Memory)则绕开了这些问题依然可以从语料中学习到长期依赖关系,输入条件不连续是用, 核心是实现了  dL(t)dh(t)和  dL(t+1)ds(t)反向递归计算. sigmoid函数,该函数输出0到1之间的值

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

不像英文那样单词之间有空格作为天然的分界线, 中文词语之间没有明显界限.必须采用一些方法将中文语句划分为单词序列才能进一步处理, 这一划分步骤即是所谓的中文分词. 主流中文分词方法包括基于规则的分词,基于大规模语料库的统计学习方法以及在实践中应用最多的规则与统计综合方法. 隐马尔科夫模型(HMM)是中文分词中一类常用的统计模型, 本文将使用该模型构造分词器.关于HMM模型的介绍可以参见隐式马尔科夫模型. 方法介绍 中文分词问题可以表示为一个序列标注问题,定义两个类别: E代表词语中最后一个字 B

import numpy as np # -*- codeing:utf-8 -*- __author__ = 'youfei' # 隐状态 hidden_state = ['sunny', 'rainy'] # 观测序列 obsevition = ['walk', 'shop', 'clean'] # 根据观测序列.发射概率.状态转移矩阵.发射概率 # 返回最佳路径 def compute(obs, states, start_p, trans_p, emit_p): # max_p(3*2)

基础介绍,后5项为基础5元素 Q = ['q0', 'q1', 'q2', 'q3'] # 状态集合 States,共 N 种状态 V = ['v0', 'v1'] # 观测集合 Observations,共 M 种观测值 I = [ 'i{}'.format(i) for i in range(5) ] # 某个长度为 T 的状态序列,i_t 属于Q O = [ 'o{}'.format(i) for i in range(5) ] # 状态序列对应的观测值序列,o_t 属于 V A = [

作者:zhbzz2007 出处:http://www.cnblogs.com/zhbzz2007 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 1 算法简介 在 结巴分词2--基于前缀词典及动态规划实现分词 博文中,博主已经介绍了基于前缀词典和动态规划方法实现分词,但是如果没有前缀词典或者有些词不在前缀词典中,jieba分词一样可以分词,那么jieba分词是如何对未登录词进行分词呢?这就是本文将要讲解的,基于汉字成词能力的HMM模型识别未登录词. 利用HMM模型进行分词,主要是将分词问题视为一个序列标注(

Nianwen Xue在<Chinese Word Segmentation as Character Tagging>中将中文分词视作为序列标注问题(sequence labeling problem),由此引入监督学习算法来解决分词问题. 1. HMM 首先,我们将简要地介绍HMM(主要参考了李航老师的<统计学习方法>).HMM包含如下的五元组: 状态值集合\(Q=\{q_1, q_2, \cdots, q_N\}\),其中\(N\)为可能的状态数: 观测值集合\(V=\{v_

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.

中文分词是中文文本处理的一个基础性工作,结巴分词利用进行中文分词.其基本实现原理有三点: 基于Trie树结构实现高效的词图扫描,生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图(DAG) 采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合 对于未登录词,采用了基于汉字成词能力的HMM模型,使用了Viterbi算法 安装(Linux环境) 下载工具包,解压后进入目录下,运行:python setup.py install 模式 默认模式,试图将句子最精确地切开,适合文本分析 全模式,把句

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

编码的问题 中文版 Windows 终端是默认GBK编码格式,python2默认为ASCII编码,虽然我们注释了需要用UTF-8,但是通过命令行运行的文件如果print中文内容还是会出现乱码. Unicode, UFT-8, GBK 分别是三种不同的编码,Unicode在转为UTF-8或GBK时需要经过编码的过程,而UTF-8或GBK变为Unicode则需要经过解码.因此UTF-8和GBK的转化就需要经过一个解码和编码的过程.所以即使我们在py文档里注明了使用utf-8编码,在默认使用gbk的终

接續上次的代碼,是不是只有執行一次才就結束,想要再繼續猜,就要在執行一次,是不是有點挺麻煩的? 所以這次我們就來再多做一點點功能進去,讓代碼可以多次循環地執行代碼,Go.... 首先,我們先來了解一下,簡單的 while循環 怎麼寫 #!/usr/bin/env python3 # -*- coding:utf-8 -*- count = 0 while True: print("count:", count) count += 1 ---------------執行結果-------

hmm~前面講了那麼多,終於可以稍稍的正式進入另一個階段,沒錯,要開始寫判斷式了 這次先從最簡單的判斷式開始,if else 開始- Go 首先,之前有寫有一個簡單的互動式 用戶輸入 的代碼,忘記了嗎?沒關係!!! 請回去看Python 基礎 - 用戶交互程序 的第一個代碼,這次會針對這個代碼做一個小小的優化,是什麼呢? 各位有沒有覺得在輸入密碼時,是用 明碼 表示的,看起來是不是覺得很怪怪的,那要怎麼樣讓它變成不是明碼呢? 在 Python 裡有 標準庫,這個是不用透過安裝就有的,現在要先認識

本篇文章将介绍如何将语句组织成函数,以及参数概念以及在程序中的用途 本文地址:http://www.cnblogs.com/archimedes/p/python-function.html,转载请注明源地址. Pythond 的函数是由一个新的语句编写,即def,def是可执行的语句--函数并不存在,直到Python运行了def后才存在. 函数是通过赋值传递的,参数通过赋值传递给函数 def语句将创建一个函数对象并将其赋值给一个变量名,def语句的一般格式如下: def function_na

1. 判断函数是否可调用 >>> import math >>> x = 1 >>> y = math.sqrt >>> callable(x) False >>> callable(y) True 注意 函数callable在Python 3.0中不再可用,需要使用表达式hasattr(func,  __call)__代替. 2. 函数(或类)解释 1)函数注释,以"#"开头注释 2)文档字符串

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

今天的任务是对txt文本进行分词,有幸了解到"结巴"中文分词,其愿景是做最好的Python中文分词组件.有兴趣的朋友请点这里. jieba支持三种分词模式: *精确模式,试图将句子最精确地切开,适合文本分析: *全模式,把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快,但是不能解决歧义: *搜索引擎模式,在精确模式的基础上,对长词再次切分,提高召回率,适合用于搜索引擎分词. 主要采用以下算法: *基于Trie树结构实现高效的词图扫描,生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图

利用结巴分词来进行词频的统计,并输出到文件中. 结巴分词github地址:结巴分词 结巴分词的特点: 支持三种分词模式: 精确模式,试图将句子最精确地切开,适合文本分析: 全模式,把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快,但是不能解决歧义: 搜索引擎模式,在精确模式的基础上,对长词再次切分,提高召回率,适合用于搜索引擎分词. 支持繁体分词 支持自定义词典 MIT 授权协议 算法: 基于前缀词典实现高效的词图扫描,生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图 (DAG) 采用了动态