1.从独立性假设到联合概率链朴素贝叶斯中使用的独立性假设为 P(x1,x2,x3,...,xn)=P(x1)P(x2)P(x3)...P(xn) 去掉独立性假设,有下面这个恒等式,即联合概率链规则 P(x1,x2,x3,...,xn)=P(x1)P(x2|x1)P(x3|x1,x2)...P(xn|x1,x2,...,xn−1) 其中,xi代表一个词,联合概率链规则表示句子中每个词都跟前面一个词有关,而独立性假设则是忽略了一个句子中词与词之间的前后关系. 2.从联合概率链规则到n-gram语言模

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

在强化学习(一)模型基础中,我们讲到了强化学习模型的8个基本要素.但是仅凭这些要素还是无法使用强化学习来帮助我们解决问题的, 在讲到模型训练前,模型的简化也很重要,这一篇主要就是讲如何利用马尔科夫决策过程(Markov Decision Process,以下简称MDP)来简化强化学习的建模. MDP这一篇对应Sutton书的第三章和UCL强化学习课程的第二讲. 1. 强化学习引入MDP的原因 强化学习的8个要素我们在第一节已经讲了.其中的第七个是环境的状态转化模型,它可以表示为一个概率模型,即在

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

概率图模型 HMM 先从一个具体的例子入手,看看我们要解决的实际问题.例子引自wiki.https://en.wikipedia.org/wiki/Hidden_Markov_model Consider two friends, Alice and Bob, who live far apart from each other and who talk together daily over the telephone about what they did that day. Bob is

一.马尔科夫过程: 在已知目前状态(现在)的条件下,它未来的演变(将来)不依赖于它以往的演变 (过去 ).例如森林中动物头数的变化构成——马尔可夫过程.在现实世界中,有很多过程都是马尔可夫过程,如液体中微粒所作的布朗运动.传染病受感染的人数.车站的候车人数等,都可视为马尔可夫过程. 二.马尔科夫链: 时间和状态都是离散的马尔可夫过程称为马尔可夫链,简记为Xn=X(n),n=0,1,2… 三.马尔可夫模型(Markov Model): 是一种统计模型,广泛应用在语音识别,词性自动标注,音字转换,概

隐含马尔可夫模型并不是俄罗斯数学家马尔可夫发明的,而是美国数学家鲍姆提出的,隐含马尔可夫模型的训练方法(鲍姆-韦尔奇算法)也是以他名字命名的.隐含马尔可夫模型一直被认为是解决大多数自然语言处理问题最为快速.有效的方法. 现实世界中有一类问题具有明显的时序性,比如路口红绿灯.连续几天的天气变化,我们说话的上下文,HMM的基础假设就是,一个连续的时间序列事件,它的状态受且仅受它前面的N个事件决定,对应的时间序列可以成为N阶马尔可夫链. 假设今天是否有雾霾只由前天和昨天决定,于是就构成了一个2阶马尔可

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

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,分析出这几天的天气

摘自:http://blog.csdn.net/baskbeast/article/details/51218777 可以看 <统计学习方法>里的介绍 举一个日常生活中的例子,我们希望根据当前天气的情况来预测未来天气情况.一种办法就是假设这个模型的每个状态都只依赖于前一个的状态,即马尔科夫假设,这个假设可以极大简化这个问题.当然,这个例子也是有些不合实际的.但是,这样一个简化的系统可以有利于我们的分析,所以我们通常接受这样的假设,因为我们知道这样的系统能让我们获得一些有用的信息,尽管不是十分准

转自:http://blog.csdn.net/eaglex/article/details/6385204 隐含模式(Hidden Patterns) 当马尔科夫过程不够强大的时候,我们又该怎么办呢? 在某些情况下马尔科夫过程不足以描述我们希望发现的模式.回到之前那个天气的例子,一个隐居的人可能不能直观的观察到天气的情况,但是有一些海藻.民间的传说告诉我们海藻的状态在某种概率上是和天气的情况相关的.在这种情况下我们有两个状态集合,一个可以观察到的状态集合(海藻的状态)和一个隐藏的状态(天气的状

转自:http://blog.csdn.net/eaglex/article/details/6376826 介绍(introduction) 通常我们总是对寻找某一段时间上的模式感兴趣,这些模式可能出现在很多领域:一个人在使用电脑的时候使用的命令的序列模式:一句话中的单词的序列:口语中的音素序列.总之能产生一系列事件的地方都能产生有用的模式. 考虑一个最简单的情况:有人(柯南?)试图从一块海藻来推断天气的情况.一些民间的传说认为“soggy”的海藻意味着潮湿(wet)的天气,“dry”的海藻预

定义: MEMM是这样的一个概率模型,即在给定的观察状态和前一状态的条件下,出现当前状态的概率. Ø  S表示状态的有限集合 Ø  O表示观察序列集合 Ø  Pr(s|s­­’,o):观察和状态转移概率矩阵 Ø  初始状态分布:Pr0(s) 注:O表示观察集合,S表示状态集合,M表示模型 最大熵马尔科夫模型(MEMM)的缺点: 看下图,由观察状态O和隐藏状态S找到最有可能的S序列: 路径s1-s1-s1-s1的概率:0.4*0.45*0.5=0.09 路径s2-s2-s2-s2的概率: 0.2*

机器学习中的隐马尔科夫模型(HMM)详解 在之前介绍贝叶斯网络的博文中,我们已经讨论过概率图模型(PGM)的概念了.Russell等在文献[1]中指出:"在统计学中,图模型这个术语指包含贝叶斯网络在内的比较宽泛的一类数据结构." 维基百科中更准确地给出了PGM的定义:"A graphical model or probabilistic graphical model is a probabilistic model for which a graph expresses t

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

什么是标注? 在自然语言处理中有一个常见的任务,即标注.常见的有:1)词性标注(Part-Of-Speech Tagging),将句子中的每一个词标注词性,比如名词.动词等:2)实体标注(Name Entity Tagging),将句子中的特殊词标注,比如地址.日期.人物姓名等. 下图所看到的的是词性标注的案例,当输入一个句子时,计算机自己主动标注出每一个词的词性. 下图所看到的的是实体标注的案例,当输入一个句子时,计算机自己主动标注出特殊词的实体类别. 粗略看来.这并非一个简单问题.首先每一个

从随机过程到马尔科夫链蒙特卡洛方法 1. Introduction 第一次接触到 Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 是在 theano 的 deep learning tutorial 里面讲解到的 RBM 用到了 Gibbs sampling,当时因为要赶着做项目,虽然一头雾水,但是也没没有时间仔细看.趁目前比较清闲,把 machine learning 里面的 sampling methods 理一理,发现内容还真不少,有些知识本人也是一知半解,所以这篇博客不可

蒙特卡洛马尔科夫链(MCMC) 标签: 机器学习重要性采样MCMC蒙特卡洛 2016-12-30 20:34 3299人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: 数据挖掘与机器学习(41)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   在以贝叶斯方法为基础的机器学习技术中,通常需要计算后验概率,然后通过最大后验概率(MAP)等方法进行参数推断和决策.然而,在很多时候,后验分布的形式可能非常复杂,这个时候寻找其中的最大后验估计或者对后验概率进行积分等计算往往非常困

Atitit 马尔可夫过程(Markov process) hmm隐马尔科夫. 马尔可夫链,的原理attilax总结 1. 马尔可夫过程1 1.1. 马尔科夫的应用 生成一篇"看起来像文章的随机文本".1 2. 隐马尔科夫过程1 3. 隐马模型基本要素及基本三问题2 4. 维特比算法2 5. 应用 HMM一开始是在信息论中应用的,后来才被应用到自然语言处理还有其他图像识别等各个2 6. 扩展数学之美系列十九 -- 马尔可夫链的扩展 贝叶斯网络 (Bayesian Networks)2

前言: 接着coursera课程:Probabilistic Graphical Models上的实验3,本次实验是利用马尔科夫网络(CRF模型)来完成单词的OCR识别,每个单词由多个字母组合,每个字母为16×8大小的黑白图片.本次实验简化了很多内容,不需要我们去学这些参数(已提供),不需要掌握推理的方法(也提供了),目的是让大家对CRF模型有个感性认识.马尔科夫网络相比贝叶斯网络的优点就是不用自己去确定那些太明确结构(比如说那些因果关系). matlab基础知识: n = norm(X): 计