本科阶段学了三四遍的HMM,机器学习课,自然语言处理课,中文信息处理课:如今学研究生的自然语言处理,又碰见了这个老熟人: 虽多次碰到,但总觉得一知半解,对其了解不够全面,借着这次的机会,我想要直接搞定这个大名鼎鼎的模型,也省着之后遇到再费心.     Outline 模型引入与背景介绍 从概率图讲起 贝叶斯网络.马尔科夫模型.马尔科夫过程.马尔科夫网络.条件随机场 HMM的形式化表示 Markov Model的形式化表示 HMM的形式化表示 HMM的两个基本假设 HMM的三个基本问题 Evalu

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

介绍 崔晓源 翻译 我们通常都习惯寻找一个事物在一段时间里的变化规律.在很多领域我们都希望找到这个规律,比如计算机中的指令顺序,句子中的词顺序和语音中的词顺序等等.一个最适用的例子就是天气的预测. 首先,本文会介绍声称概率模式的系统,用来预测天气的变化 然后,我们会分析这样一个系统,我们希望预测的状态是隐藏在表象之后的,并不是我们观察到的现象.比如,我们会根据观察到的植物海藻的表象来预测天气的状态变化. 最后,我们会利用已经建立的模型解决一些实际的问题,比如根据一些列海藻的观察记录,分析出这几天

理论沉淀:隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM) 参考链接:http://www.zhihu.com/question/20962240 参考链接:http://blog.csdn.net/ppn029012/article/details/8923501 本博文链接:http://www.cnblogs.com/dzyBK/p/5011727.html 1 题设 假设有n个骰子(从1~n编号),每个骰子有m面,每面标有一个数字且不重复,数字取值限制在[1,m].(1

Markov Chain 马尔科夫链(Markov chain)是一个具有马氏性的随机过程,其时间和状态参数都是离散的.马尔科夫链可用于描述系统在状态空间中的各种状态之间的转移情况,其中下一个状态仅依赖于当前状态.因为系统是随机变化的,所以不可能百分百预测出未来某个时刻的系统状态,但是我们可以预测出未来时刻系统处在某个状态的概率. 下面我们从实际生活中的天气预测问题入手解析马尔科夫链.现将天气的状态粗分为三种:1-雨雪天气.2-多云.3-天晴.假设明天的天气情况仅和今天的天气有关,根据大量的气象

本文简单整理了以下内容: (一)贝叶斯网(Bayesian networks,有向图模型)简单回顾 (二)隐马尔可夫模型(Hidden Markov model,HMM) 写着写着还是写成了很规整的样子.以后可能会修改. (一)贝叶斯网简单回顾 图模型(PGM)根据边是否有向,可以分为有向图模型和无向图模型. 待补充-- (二)隐马尔可夫模型 隐马尔可夫模型(Hidden Markov model,HMM)属于生成式模型,被广泛用于序列标注问题,在语音语言领域里比较出名的应用包括语音识别.中文分

隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model) 隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)是一个重要的机器学习模型.直观地说,它可以解决一类这样的问题:有某样事物存在一定的状态,但我们无法得知某个时刻(或位置)它所处在的状态,但是我们有一个参照事物,我们知道这个参照事物在某个时刻(或位置)的状态并认为参照事物的状态和原事物的状态存在联系,那么我们可以使用机器学习来推测原事物最有可能在一个时刻(或位置)处在什么样的状态.也就是说,这是一个基于概率统计的模型. 举一

Hi everyone,I have shared speech recognition code inhttps://github.com/gtiwari333/speech-recognition-java-hidden-markov-model-vq-mfccYou can find complete source code for speech recognition using  HMM, VQ, MFCC ( Hidden markov model, Vector Quantizat

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

链接:https://www.zhihu.com/question/20962240/answer/33438846   霍金曾经说过,你多写一个公式,就会少一半的读者. 还是用最经典的例子,掷骰子.假设我手里有三个不同的骰子.   <img src="https://pic4.zhimg.com/435fb8d2d675dc0be95aedf27

官网:http://www.cs.ubc.ca/~murphyk/Software/HMM/hmm.html Download Click here. Unziping creates a directory called HMMall, which contains 4 subdirectories. Installation Assuming you unzip it to C:/HMMall... >> addpath(genpath('C:/HMMall')) >> tes

定义: 隐马尔科夫模型是关于时序的概率模型,描述由一个隐藏的马尔可夫链随机生成不可观测的状态随机序列,再由各个状态生成一个观测而产生观测随机序列的过程. 隐马尔科夫模型由初始概率分布.状态转移概率分布以及观测概率分布确定. Q={q1,q2,q3,…….qN}————————————所有可能的状态集合(共有N个状态) V={v1,v2,v3,…….vM}————————————所有可能的观测集合(共有M种可能的观测) I={i1,i2,i3,…….…..iT}————————————长度为T的状

论文地址:基于隐马尔科夫模型的电话语音频带扩展 博客作者:凌逆战 博客地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/12151866.html 摘要 本文提出了一种从lowpass-bandlimited(低通带限)语音中恢复宽带语音的算法.窄带输入信号被分类为有限数量的语音,关于宽带频谱包络的信息取自预先训练的码本.在码本搜索算法中,采用了一种基于隐马尔可夫模型的统计方法,该方法考虑了带限语音的不同特征,使均方误差准则最小化.新算法只需要一个宽带码本,本质上保证

1.参考资料: 博客园 - 刘建平随笔:https://www.cnblogs.com/pinard/p/6945257.html 哔站up主 - 白手起家的百万富翁:https://www.bilibili.com/video/BV1DK411W7jJ?from=search&seid=2670213518419567446 哔站up主 - asia1987:https://www.bilibili.com/video/BV13C4y1W7iB/?spm_id_from=trigger_rel

循序渐进的学习步骤是: Markov Chain --> Hidden Markov Chain --> Kalman Filter --> Particle Filter Markov不仅是一种技术,更是一种人生哲理,能启发我们很多. 一个信息爆炸的时代 一.信息的获取 首先要获得足够多的信息以及训练数据,才能保证所得信息中包含足够有价值的部分.但往往因为“面子”.“理子”.“懒"等原因,在有意无意间削弱了信息的获取能力. 二.信息的提取 信息中包含噪声,噪声中充斥着“有意无

Extending Markov to Hidden Markov a tutorial on hidden markov models, Hidden Markov Models, hidden markov models tutorial, markov chains, markov chains examples,markov chains tutorial, markov models   When we talked about Markov Process and training

链接汇总 http://www.csie.ntnu.edu.tw/~u91029/HiddenMarkovModel.html 演算法笔记 http://read.pudn.com/downloads133/doc/fileformat/568756/HMM-DL.pdf本文讲述了 HMM原理,方法,典型应用 http://www.cnblogs.com/tsingke/p/3923169.html  HMM(隐马尔科夫模型)基本原理及其实现 http://wenku.baidu.com/lin

Andrew Ng CS229 讲义: https://pan.baidu.com/s/12zMYBY1NLzkluHNeMNO6MQ HMM模型常用于NLP.语音等领域. 马尔科夫模型(Markov Model) 只有状态序列z.状态转移矩阵A. 有限视野假设(limited horizon assumption),Markov性: 静态过程假设(stationary process assumption),参数时不变性: 两个问题:1)概率问题,2)学习问题 问题1)概率问题:已知转移矩阵A

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