条件随机场CRF(一)从随机场到线性链条件随机场 条件随机场CRF(二) 前向后向算法评估标记序列概率 条件随机场CRF(三) 模型学习与维特比算法解码 在条件随机场CRF(一)中我们总结了CRF的模型,主要是linear-CRF的模型原理.本文就继续讨论linear-CRF需要解决的三个问题:评估,学习和解码.这三个问题和HMM是非常类似的,本文关注于第一个问题:评估.第二个和第三个问题会在下一篇总结. 1. linear-CRF的三个基本问题 在隐马尔科夫模型HMM中,我们讲到了HMM的三个

目录 基本要素 HMM三大问题 概率计算问题 前向算法 后向算法 前向-后向算法 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

HMM的模型  图1 如上图所示,白色那一行描述由一个隐藏的马尔科夫链生成不可观测的状态随机序列,蓝紫色那一行是各个状态生成可观测的随机序列 话说,上面也是个贝叶斯网络,而贝叶斯网络中有这么一种,如下图: 代表:c确定时a和b独立.(c为实心圆代表:c已经被确定) 这时,如果把z1看成a,x1看成b,z2看成c的话,则因为第一个图的z1是不可观测的(所以z1是空心圆),也就是没确定,则x1和z2就一定有联系. 进一步,如果把z2.x2合在一起看成c的话,则x1和z2.x2就一定有联系,则x1和x

目录 基本要素 HMM三大问题 概率计算问题 前向算法 后向算法 前向-后向算法 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

目录 基本要素 HMM三大问题 概率计算问题 前向算法 后向算法 前向-后向算法 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

最近研究NLP颇感兴趣,但由于比较懒,所以只好找来网上别人的比较好的博客,备份一下,也方便自己以后方便查找(其实,一般是不会再回过头来看的,嘿嘿 -_-!!) 代码自己重新写了一遍,所以就不把原文代码贴过来了. 1. 前向算法(摘自http://www.cnblogs.com/kaituorensheng/archive/2012/12/01/2797230.html) 隐马模型的评估问题即,在已知一个观察序列O=O1O2...OT,和模型μ=(A,B,π}的条件下,观察序列O的概率,即P(O|

本系列文章摘自 52nlp(我爱自然语言处理: http://www.52nlp.cn/),原文链接在 HMM 学习最佳范例,这是针对 国外网站上一个 HMM 教程 的翻译,作者功底很深,翻译得很精彩,且在原文的基础上还提供了若干程序实例,是初学者入门 HMM 的好材料.原文中存在若干笔误,这里结合 HMM 学习最佳范例 的作者和读者的建议,一并做了修改,供大家参考. 相关链接 HMM 自学教程(一)引言 HMM 自学教程(二)生成模型 HMM 自学教程(三)隐藏模式 HMM 自学教程(四)隐马

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

前言 本文将介绍机器学习分类算法中的Logistic回归分类算法并给出伪代码,Python代码实现. (说明:从本文开始,将接触到最优化算法相关的学习.旨在将这些最优化的算法用于训练出一个非线性的函数,以用于分类.) 算法原理 首先要提到的概念是回归. 对于回归这个概念,在以后的文章会有系统而深入的学习.简单的说,回归就是用一条线对N多数据点进行一个拟合,这个拟合的过程就叫做回归. Logistic回归分类算法就是对数据集建立回归公式,以此进行分类. 而至于如何寻找最佳回归系数,或者说是分类器的

前言 本文将介绍机器学习分类算法中的Logistic回归分类算法并给出伪代码,Python代码实现. (说明:从本文开始,将接触到最优化算法相关的学习.旨在将这些最优化的算法用于训练出一个非线性的函数,以用于分类.) 算法原理 首先要提到的概念是回归. 对于回归这个概念,在以后的文章会有系统而深入的学习.简单的说,回归就是用一条线对N多数据点进行一个拟合,这个拟合的过程就叫做回归. Logistic回归分类算法就是对数据集建立回归公式,以此进行分类. 而至于如何寻找最佳回归系数,或者说是分类器的

在有监督学习中,训练样本是有类别标签的.现在假设我们只有一个没有带类别标签的训练样本集合 ,其中 .自编码神经网络是一种无监督学习算法,它使用了反向传播算法,并让目标值等于输入值,比如 .下图是一个自编码神经网络的示例.通过训练,我们使输出 接近于输入 .当我们为自编码神经网络加入某些限制,比如限定隐藏神经元的数量,我们就可以从输入数据中发现一些有趣的结构.举例来说,假设某个自编码神经网络的输入 是一张 张8*8 图像(共64个像素)的像素灰度值,于是 n=64,其隐藏层 中有25个隐藏神经元.

0.算法概述 0.1 算法分类 十种常见排序算法可以分为两大类: 比较类排序:通过比较来决定元素间的相对次序,由于其时间复杂度不能突破O(nlogn),因此也称为非线性时间比较类排序. 非比较类排序:不通过比较来决定元素间的相对次序,它可以突破基于比较排序的时间下界,以线性时间运行,因此也称为线性时间非比较类排序. 0.2 算法复杂度 0.3 相关概念 稳定:如果a原本在b前面,而a=b,排序之后a仍然在b的前面. 不稳定:如果a原本在b的前面,而a=b,排序之后 a 可能会出现在 b 的后面.

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

时空上下文视觉跟踪(STC)算法的解读与代码复现 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 本博文主要是关注一篇视觉跟踪的论文.这篇论文是Kaihua Zhang等人今年投稿到一个会议的文章,因为会议还没有出结果,所以作者还没有发布他的Matlab源代码.但为了让我们先睹为快,作者把论文放在arxiv这个网站上面供大家下载了.对于里面所描述的神奇的效果,大家都跃跃欲试,也有人将其复现了.我这里也花了一天的时间去复现了单尺度的C++版本,主要是基于Op

一.本文简介 本文的目的是简单明了的讲解KMP算法的思想及实现过程. 网上的文章的确有些杂乱,有的过浅,有的太深,希望本文对初学者是非常友好的. 其实KMP算法有一些改良版,这些是在理解KMP核心思想后的优化. 所以本文重点是讲解KMP算法的核心,文章最后会有涉及一些改良过程. 二.KMP算法简介 KMP算法是字符串匹配算法的一种.它以三个发明者命名,Knuth-Morris-Pratt,起头的那个K就是著名科学家Donald Knuth. 三.KMP算法行走过程 首先我们先定义两个字符串作为示

继上两篇文章介绍聚类中基于划分思想的k-means算法和k-mediod算法 本文将继续介绍另外一种基于划分思想的k-mediod算法-----clara算法 clara算法可以说是对k-mediod算法的一种改进,就如同k-mediod算法对k-means算法的改进一样. clara(clustering large application)算法是应用于大规模数据的聚类.而其核心算法还是利用k-mediod算法. 只是这种算法弥补了k-mediod算法只能应用于小规模数据的缺陷. clara算

前面分享过一个算法<音频增益响度分析 ReplayGain 附完整C代码示例> 主要用于评估一定长度音频的音量强度, 而分析之后,很多类似的需求,肯定是做音频增益,提高音量诸如此类做法. 不过在项目实测的时候,其实真的很难定标准, 到底在什么样的环境下,要增大音量,还是降低. 在通讯行业一般的做法就是采用静音检测, 一旦检测为静音或者噪音,则不做处理,反之通过一定的策略进行处理. 这里就涉及到两个算法,一个是静音检测,一个是音频增益. 增益其实没什么好说的,类似于数据归一化拉伸的做法. 静音检

说起红眼算法,这个话题非常古老了. 百度百科上的描述: "红眼"一般是指在人物摄影时,当闪光灯照射到人眼的时候,瞳孔放大而产生的视网膜泛红现象. 由于红眼现象的程度是根据拍摄对象色素的深浅决定的,如果拍摄对象的眼睛颜色较深,红眼现象便不会特别明显. "红眼"也指传染性结膜炎. 近些年好像没有看到摄影会出现这样的情况,毕竟科技发展迅速. 记得最早看到红眼移除算法是在ACDSee 这个看图软件的编辑功能区. 当然,当时ACDSee 也没有能力做到自动去红眼,也需要进行手

转自:https://www.cnblogs.com/cpuimage/p/8908551.html 前面分享过一个算法<音频增益响度分析 ReplayGain 附完整C代码示例> 主要用于评估一定长度音频的音量强度, 而分析之后,很多类似的需求,肯定是做音频增益,提高音量诸如此类做法. 不过在项目实测的时候,其实真的很难定标准, 到底在什么样的环境下,要增大音量,还是降低. 在通讯行业一般的做法就是采用静音检测, 一旦检测为静音或者噪音,则不做处理,反之通过一定的策略进行处理. 这里就涉及到

目录 工作原理 python实现 算法实战 对mnist数据集进行聚类 小结 附录 工作原理 聚类是一种无监督的学习,它将相似的对象归到同一个簇中.类似于全自动分类(自动的意思是连类别都是自动构建的).K-均值算法可以发现k个不同的簇,且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成.它的工作流程的伪代码表示如下: 创建k个点作为起始质心 当任意一个点的簇分配结果发生改变时 对数据集中的每个数据点 对每个质心 计算质心与数据点之间的距离 将数据点分配到距其最近的簇 对每一个簇,计算簇中所有点的均值并将