摘自 1.李航的<统计学习方法> 2.http://www.cnblogs.com/pinard/p/6955871.html 一.概率计算问题 上一篇介绍了概率计算问题是给定了λ(A,B,π),计算一个观测序列O出现的概率,即求P(O|λ). 用三种方法,直接计算法,前向算法,后向算法. 考虑隐马尔可夫模型(一)中的盒子球模型. 假设Q={1,2,3,4}, V = {红,白},在给定λ(A,B,π)的条件下,其中: ,  , 求O=(红,白,红)的概率. 二.直接计算法 说通俗一点,就是暴

写在前面 最近在写论文过程中,研究了一些关于概率统计的算法,也从网上收集了不少资料,在此整理一下与各位朋友分享. 隐马尔可夫模型,简称HMM(Hidden Markov Model), 是一种基于概率的统计分析模型,用来描述一个系统隐性状态的转移和隐性状态的表现概率. 本文适用于对HMM感兴趣的入门读者,为了让文章更加通俗易懂,我会多阐述数学思想,尽可能的撇开公式,撇开推导.结合实际例子,争取做到雅俗共赏,童叟无欺.没有公式,就没有伤害. 建议看一下吴军博士的<数学之美>,里面有简单的说明.然

写在前面 最近在写论文过程中,研究了一些关于概率统计的算法,也从网上收集了不少资料,在此整理一下与各位朋友分享. 隐马尔可夫模型,简称HMM(Hidden Markov Model), 是一种基于概率的统计分析模型,用来描述一个系统隐性状态的转移和隐性状态的表现概率. 本文适用于对HMM感兴趣的入门读者,为了让文章更加通俗易懂,我会多阐述数学思想,尽可能的撇开公式,撇开推导.结合实际例子,争取做到雅俗共赏,童叟无欺.没有公式,就没有伤害. 建议看一下吴军博士的<数学之美>,里面有简单的说明.然

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(TODO) 隐马尔科夫模型HMM(四)维特比算法解码隐藏状态序列(TODO) 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.这个

在网上看到一篇关于隐马尔科夫模型的介绍,觉得简直不能再神奇,又在网上找到大神的一篇关于如何用隐马尔可夫模型实现中文拼音输入的博客,无奈大神没给可以运行的代码,只能纯手动网上找到了结巴分词的词库,根据此训练得出隐马尔科夫模型,用维特比算法实现了一个简单的拼音输入法.githuh地址:https://github.com/LiuRoy/Pinyin_Demo 原理简介 隐马尔科夫模型 抄一段网上的定义: 隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Model) 是一种统计模型,用来描述一个含有隐含

初识马尔可夫和马尔可夫链 作者:白宁超 2016年7月10日20:34:20 摘要:最早接触马尔可夫模型的定义源于吴军先生<数学之美>一书,起初觉得深奥难懂且无什么用场.直到学习自然语言处理时,才真正使用到隐马尔可夫模型,并体会到此模型的妙用之处.马尔可夫模型在处理序列分类时具体强大的功能,诸如解决:词类标注.语音识别.句子切分.字素音位转换.局部句法剖析.语块分析.命名实体识别.信息抽取等.另外广泛应用于自然科学.工程技术.生物科技.公用事业.信道编码等多个领域.本文写作思路如下:第一篇对马

什么是熵(Entropy) 简单来说,熵是表示物质系统状态的一种度量,用它老表征系统的无序程度.熵越大,系统越无序,意味着系统结构和运动的不确定和无规则:反之,,熵越小,系统越有序,意味着具有确定和有规则的运动状态.熵的中文意思是热量被温度除的商.负熵是物质系统有序化,组织化,复杂化状态的一种度量. 熵最早来原于物理学. 德国物理学家鲁道夫·克劳修斯首次提出熵的概念,用来表示任何一种能量在空间中分布的均匀程度,能量分布得越均匀,熵就越大. 一滴墨水滴在清水中,部成了一杯淡蓝色溶液 热水晾在空气中

马尔可夫模型与隐马尔可夫模型 作者:白宁超 2016年7月11日15:31:11 摘要:最早接触马尔可夫模型的定义源于吴军先生<数学之美>一书,起初觉得深奥难懂且无什么用场.直到学习自然语言处理时,才真正使用到隐马尔可夫模型,并体会到此模型的妙用之处.马尔可夫模型在处理序列分类时具体强大的功能,诸如解决:词类标注.语音识别.句子切分.字素音位转换.局部句法剖析.语块分析.命名实体识别.信息抽取等.另外广泛应用于自然科学.工程技术.生物科技.公用事业.信道编码等多个领域.本文写作思路如下:第一篇

向前算法解决隐马尔可夫模型似然度问题 作者:白宁超 2016年7月11日22:54:57 摘要:最早接触马尔可夫模型的定义源于吴军先生<数学之美>一书,起初觉得深奥难懂且无什么用场.直到学习自然语言处理时,才真正使用到隐马尔可夫模型,并体会到此模型的妙用之处.马尔可夫模型在处理序列分类时具体强大的功能,诸如解决:词类标注.语音识别.句子切分.字素音位转换.局部句法剖析.语块分析.命名实体识别.信息抽取等.另外广泛应用于自然科学.工程技术.生物科技.公用事业.信道编码等多个领域.本文写作思路如下

维特比算法解决隐马尔可夫模型解码问题(中文句法标注) 作者:白宁超 2016年7月12日14:08:28 摘要:最早接触马尔可夫模型的定义源于吴军先生<数学之美>一书,起初觉得深奥难懂且无什么用场.直到学习自然语言处理时,才真正使用到隐马尔可夫模型,并体会到此模型的妙用之处.马尔可夫模型在处理序列分类时具体强大的功能,诸如解决:词类标注.语音识别.句子切分.字素音位转换.局部句法剖析.语块分析.命名实体识别.信息抽取等.另外广泛应用于自然科学.工程技术.生物科技.公用事业.信道编码等多个领域.

向前向后算法解决隐马尔可夫模型机器学习问题 作者:白宁超 2016年7月12日14:28:10 摘要:最早接触马尔可夫模型的定义源于吴军先生<数学之美>一书,起初觉得深奥难懂且无什么用场.直到学习自然语言处理时,才真正使用到隐马尔可夫模型,并体会到此模型的妙用之处.马尔可夫模型在处理序列分类时具体强大的功能,诸如解决:词类标注.语音识别.句子切分.字素音位转换.局部句法剖析.语块分析.命名实体识别.信息抽取等.另外广泛应用于自然科学.工程技术.生物科技.公用事业.信道编码等多个领域.本文写作思

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.

隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Model,HMM) 最初由 L. E. Baum 和其它一些学者发表在一系列的统计学论文中,随后在语言识别,自然语言处理以及生物信息等领域体现了很大的价值.平时,经常能接触到涉及 HMM 的相关文章,一直没有仔细研究过,都是蜻蜓点水,因此,想花一点时间梳理下,加深理解,在此特别感谢 52nlp 对 HMM 的详细介绍. 考虑下面交通灯的例子,一个序列可能是红-红/橙-绿-橙-红.这个序列可以画成一个状态机,不同的状态按照这个状态机互相交替,每一个状

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

文章目录 1. 1. 摘要 2. 2. Map-Matching(MM)问题 3. 3. 隐马尔科夫模型(HMM) 3.1. 3.1. HMM简述 3.2. 3.2. 基于HMM的Map-Matching 3.3. 3.3. Viterbi算法 4. 4. 相关部分论文工作 4.1. 4.1. A HMM based MM for wheelchair navigation 4.2. 4.2. MM for low-sampling-rate GPS trajectories 4.3. 4.3.

作者:Yang Eninala 链接:https://www.zhihu.com/question/20962240/answer/33438846 来源:知乎 著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权.       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

谷歌路过这个专门介绍HMM及其相关算法的主页:http://rrurl.cn/vAgKhh 里面图文并茂动感十足,写得通俗易懂,可以说是介绍HMM很好的范例了.一个名为52nlp的博主(google “I Love Natural Language Processing”估计就能找到)翻译后的HMM入门介绍如下,由于原文分了很多章节,我嫌慢了还是一次性整理,长文慎入吧. 一.介绍(Introduction) 我们通常都习惯寻找一个事物在一段时间里的变化模式(规律).这些模式发生在很多领域,比如计

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

定义隐马尔科夫模型可以用一个三元组(π,A,B)来定义:π 表示初始状态概率的向量A =(aij)(隐藏状态的)转移矩阵 P(Xit|Xj(t-1)) t-1时刻是j而t时刻是i的概率B =(bij)混淆矩阵 P(Yi|Xj) 在某个时刻因隐藏状态为Xj而观察状态为Yi的概率值得注意的是,在状态转移矩阵中的每个概率都是时间无关的,也就是说我们假设这个概率是固定的,不随时间变化.当然,这是马尔科夫模型最不切合实际的一个假设. 隐马尔科夫模型的使用如果一个模型可以被描述成一个隐马尔科夫模型,有三个问