HMM-前向后向算法理解与实现(python) HMM-维特比算法理解与实现(python) 解码问题 给定观测序列 \(O=O_1O_2...O_T\),模型 \(\lambda (A,B,\pi)\),找到最可能的状态序列 \(I^∗=\{i^∗_1,i^∗_2,...i^∗_T\}\) 近似算法 在每个时刻 \(t\) 选择最可能的状态,得到对应的状态序列 根据HMM-前向后向算法计算时刻 \(t\) 处于状态 \(i^*_t\) 的概率: \[i^∗_t=argmax[\gamma_t(

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 = [

一.什么是pagerank PageRank的Page可是认为是网页,表示网页排名,也可以认为是Larry Page(google 产品经理),因为他是这个算法的发明者之一,还是google CEO(^_^).PageRank算法计算每一个网页的PageRank值,然后根据这个值的大小对网页的重要性进行排序.它的思想是模拟一个悠闲的上网者,上网者首先随机选择一个网页打开,然后在这个网页上呆了几分钟后,跳转到该网页所指向的链接,这样无所事事.漫无目的地在网页上跳来跳去,PageRank就是估计这个

常见排序算法-Python实现 python 排序 算法 1.二分法     python    32行 right = length-  :  ]   ):  test_list = [,,,,,,]  test_val1 =   test_val2 =   ):  length = len(array)  :  :  ):  ]:  array[i],array[i+] = array[i+],array[i]  length -=   :  :  ):  ]:  array[i],arra

kmp算法python实现 kmp算法 kmp算法用于字符串的模式匹配,也就是找到模式字符串在目标字符串的第一次出现的位置比如abababc那么bab在其位置1处,bc在其位置5处我们首先想到的最简单的办法就是蛮力的一个字符一个字符的匹配,但那样的时间复杂度会是O(m*n)kmp算法保证了时间复杂度为O(m+n) 基本原理 举个例子:发现x与c不同后,进行移动a与x不同,再次移动此时比较到了c与y, 于是下一步移动成了下面这样这一次的移动与前两次的移动不同,之前每次比较到上面长字符串的字符位置后

                           KMP算法-Python版 传统法: 从左到右一个个匹配,如果这个过程中有某个字符不匹配,就跳回去,将模式串向右移动一位.这有什么难的? 我们可以这样初始化: 之后我们只需要比较i指针指向的字符和j指针指向的字符是否一致.如果一致就都向后移动,如果不一致,如下图: A和E不相等,那就把i指针移回第1位(假设下标从0开始),j移动到模式串的第0位,然后又重新开始这个步骤: 因为主串匹配失败的位置前面除了第一个A之外再也没有A了,我们为什么能知道

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压缩感知重构算法之OMP算法python实现 压缩感知重构算法之CoSaMP算法python实现 压缩感知重构算法之SP算法python实现 压缩感知重构算法之IHT算法python实现 压缩感知重构算法之OLS算法python实现 压缩感知重构算法之IRLS算法python实现 SP(subspace pursuit)算法是压缩感知中一种非常重要的贪婪算法,它有较快的计算速度和较好的重构概率,在实际中应用较多.本文给出了SP算法的python和matlab代码,以及完整的仿真过程. 参考文献: