隐马尔科夫模型

深度学习笔记—应用部分

[问题]应用部分1.语音识别声学信号投影到说话人的词序列上语音识别系统历史1)隐马尔科夫模型和高斯混合模型的结合2)受限玻尔兹曼机的无向概率模型3)由因素识别→大规模词汇语音识别创新点1)卷积网络→时域和频域上复用了权重
no_repeat·2020-03-29 02:46

（19）监督学-标注问题-隐马尔科夫模型

隐马尔科夫模型就是有向图中的一种。它是关于时间序列的概率模型，描述一个由隐藏的马尔科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序列的过程。隐藏的马尔科夫链随机生成的状态
顽皮的石头7788121·2020-03-24 05:26

python 词云生成

传统的语言模型主要是通过词袋,多元语法分析,序列预测主要通过概率模型来分析,应用比较多的是隐马尔科夫模型,但是隐马尔科夫模型是通过前一个单词预测下一个单词,这样就会出现记忆力短暂的问题,有时候前一个词和后面的词的关系几乎为
freelands·2020-03-22 17:45

NLP系列学习:前向算法和后向算法

在上一篇文章里,我们简单的概述了隐马尔科夫模型的简单定义在这一篇文章里,我们可以看到HMM经过发展之后是CRF产生的条件,因此我们需要学好隐马尔科夫模型.在这一部分,我比较推荐阅读宗成庆老师的这本书,这一部分宗老师写的很不错
云时之间·2020-03-13 04:55

经典概率模型和条件随机场

概率模型概述由上图中可知，1）：贝叶斯模型（NB）和隐马尔科夫模型（HMM）都属于求取联合概率的模型，而最大熵模型（ME）和条件随机场模型（CRF）则是求取条件概率模型。
lirainbow0·2020-03-08 10:44

机器学习知识地图

scikit-learnalgorithmcheat-sheetscikit-learnalgorithmcheat-sheet3.机器学习算法分类3.1符号理论学派(Symbolists)3.1.1决策树3.2贝氏定理学派(Bayesians)3.2.1朴素贝叶斯3.2.2隐马尔科夫模型
王侦·2020-03-01 23:50

论文翻译：2000_wideband extension of telephone speech using a hidden Markov model

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
凌逆战·2020-02-27 09:00

Hidden Markov Model - 简介

隐马尔科夫模型（HiddenMarkovModel,HMM)是一个带有隐性状态的（无法观测到的）马尔科夫模型。它在强化学习，模式识别（如语言，书写，动作，生物分析）中都有着一席之地。
ealton·2020-02-24 01:25

机器学习之隐马尔科夫

一、序言重新复习隐马尔科夫模型，重点是HMM模型的三个问题及前向、后向和维特比算法。
shtahal·2020-02-22 04:09

《统计学习方法》读书笔记

】统计学习方法概论【第2章】感知机【第3章】k近邻法【第4章】朴素贝叶斯法【第5章】决策树【第6章】逻辑斯谛回归与最大熵模型【第7章】支持向量机【第8章】提升方法【第9章】EM算法及其推广【第10章】隐马尔科夫模型
牛奶芝麻·2020-02-15 01:41

隐马尔科夫模型（二）

上一篇的文章让我们大概了解了隐马尔可夫的基本结构和基本意义，这篇文章我们主要从数学推导的角度去深刻理解隐马尔可夫是如何工作的。HMM定义独立性分析注释一由以上的分析可知，X1和Z2、X2都是不独立的。这里和RNN的原理差不多，也都是用来处理有联系的数据。参数参数参数参数两个前提假设这里就是类似朴素贝叶斯做广告判断词向量里面的一个假设：每个词之间都是独立的（现实肯定不是）。这里的假设意思是：当计算过
影醉阏轩窗·2020-02-13 20:50

Viterbi算法

Viterbi计算有向无环图的一条最大路径，应该还好理解很多人都用隐马尔科夫模型来回答viterbi算法，其实viterbi算法只是解决隐马第三个问题（求观察序列的最可能的标注序列）的一种实现方式。
逍遥自在017·2020-02-12 01:22

Hidden Markov Model

HMM隐马尔科夫模型①通俗的理解首先举一个例子，扔骰子，有三种骰子，第一个是比较常见的6个面，每一个面的概率都是1/6。第二个只有4个面，，每一个面的概率是1/4。
冒绿光的盒子·2020-02-05 10:09

隐马尔科夫模型(HMM)

其实隐马尔科夫模型就是一个三元的元组，隐含状态转移概率矩阵A，观测状态转移概率矩阵B，初始状态概率矩阵π。这里说说大概怎么用这个模型。假设我有几个句子：要
errorrrr·2020-01-06 02:31

隐马尔科夫模型实践（讲师：邹博）

主要内容2019-04-1818_09_57-机器学习第七期升级版.png需要熟悉：UTF-8,GBK编码使用方式如果需要使用隐马尔科夫模型，首先状态一定是离散的，观测值不一定要求是离散的，可以做观测值是连续的隐马尔科夫模型中文分词如下图
blade_he·2020-01-03 16:27

拓端数据tecdat:用隐马尔科夫模型(HMM)识别不断变化的股市状况

在本文中，tecdat将通过使用一类强大的机器学习算法“隐马尔科夫模型”（HMM）来探索如何识别不同的股市状况。▍隐马尔科夫模型马尔科夫模型是一个概率过程，查看当前状态来预测下一个
tecdat拓端·2019-12-31 04:27

NLP学习:隐马尔科夫模型(一)

在大学学习的时候,我们就已经学习过马尔科夫链,这里对于马尔科夫链就不多做赘述,而今天这一篇文章所要概括的是隐马尔科夫模型(HMM).ps:马尔科夫的彼得堡数学学派挺有意思,有兴趣的可以找一些相关资料拓展一下一
云时之间·2019-12-31 03:37

机器学习系列7-隐马尔科夫模型

前言最近一直在看机器学习算法模型，但是总是在各种原理以及推导中迷失，感觉自己理解了，但是放下书本却又不知所以然，这种“差不多理解了”现象相信也会困扰很多初学者，于是我就想，能不能有一种方式，简单，通俗，易懂，印象深刻的为大家呈现机器学习这种看上去很“深奥”的知识。恰巧本周组内小伙伴分享“自然语言处理-中文分词的一些常用方法”，分享过程中两件事情使我印象深刻，第一：很多知识点，总是讲到结果就结束了，
一只幻想飞翔的猪·2019-12-25 05:27

隐马尔科夫模型（HMM）

图1红日东升正文隐马尔科夫模型（hiddenMarkovmodel，HMM）是可用于标注问题的统计学习模型，描述由隐藏的马尔科夫链随机生成观测序列的过程，属于生成模型。
蒋子默·2019-12-21 06:59

隐马尔科夫模型HMM

隐马尔可夫模型是统计模型，它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。然后利用这些参数来作进一步的分析，例如模式识别。更多见iii.runHMM模型马尔科夫性质公式s和t是两个时刻，不同时间下发生的条件概率是相同的。08880-j2evkrjnnxd.png或者说：已知当前状态情况下，过去事件与未来相互独立。简言之：随机过程中某时间的发生只取决于它的
mmmwhy·2019-12-15 03:43

用机器学习识别不断变化的股市状况—隐马尔科夫模型(HMM)的应用

在本文中，tecdat将通过使用一类强大的机器学习算法“隐马尔科夫模型”（HMM）来探索如何识别不同的股市状况。▍隐马尔科夫模型马尔科夫模型是一个概率过程，查看当前状态来预测下
tecdat拓端·2019-12-08 03:36

隐马尔科夫模型（HMM）

自上世纪80年代发展起来，隐马尔科夫模型是比较经典的机器学习模型了，它在语音识别、文字识别、自
高永峰_GYF·2019-11-29 22:06

HMM介绍 & 用多个时间序列训练的matlab实现

如有错误，还请指正参考资料链接统计学习方法，李航，第10章，隐马尔科夫模型TutorialonHiddenMarkovModels，JavierR.Movellan，http://mplab.ucsd.edu
aurora6102·2019-11-04 23:50

用隐马尔科夫模型 python 实现简单拼音输入法

姓名:唐来宾学号:17101223417转载http://mp.weixin.qq.com/s/bATbcnF-SO-sYClgNLHngw【嵌牛鼻子】拼音输入，隐马尔可夫模型【嵌牛导读】隐马尔可夫模型(HiddenMarkovModel)是一种统计模型，用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数，然后利用这些参数来作进一步的分析。拼音输入法中可观察的
ahbz_t·2019-10-31 05:33

自然语言处理从小白到大白系列（5）多个角度彻底理解最大熵模型

文章目录1.最大熵模型初探1.1模型引入1.2特征函数2.最大熵模型和逻辑回归的瓜葛3.最大熵模型和条件随机场的绯闻4.最大熵模型和同母异父兄弟极大似然估计5.最大熵马尔科夫模型5.1隐马尔科夫模型的局限
Jamie_Wu·2019-10-20 15:37

python基于隐马尔可夫模型实现中文拼音输入

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
·2019-09-24 01:04

Python实现语音识别和语音合成！

目录语音识别MFCC隐马尔科夫模型声音合成声音的本质是震动，震动的本质是位移关于时间的函数，波形文件(.wav)中记录了不同采样时刻的位移。
Python资深程序员·2019-09-20 18:26

生成模型和判别模型有哪些，统计，具体

隐马尔科夫模型(HMM)！
alanjia163·2019-09-10 17:25

马尔科夫模型系列文章（二）——隐马尔科夫模型

前言：前面的一片文章介绍了马尔科夫模型，以及里面的一些核心概念，如转移概率、状态、转移概率矩阵等，本次文章更进一步，介绍隐马尔可夫模型。它是在马尔科夫模型的基础之上进一步得来的。隐马尔可夫模型最重要的其实就是两个假设、三个要素、三种基本问题。一、什么是隐马尔可夫模型HMM（HiddenMarkovModel,HMM）1.1从一个简单的例子说起既然说它是在马尔科夫模型的基础之上发展来的，而这必然有关
LoveMIss-Y·2019-08-29 14:25

浅谈nlp知识点

可以自己导入分词词典，也可以做词性标注，对于未登录词，使用HMM隐马尔科夫模型处理。当然还有其他的分词，比
hufei_neo·2019-08-26 14:53

Kalman Filter、Extended Kalman Filter以及Unscented Kalman Filter介绍

模型定义如上图所示，卡尔曼滤波(KalmanFilter)的基本模型和隐马尔可夫模型类似，不同的是隐马尔科夫模型考虑离散的状态空间，而卡尔曼滤波的状态空间以及观测空间都是连续的，并且都属于高斯分布，因此卡尔曼滤波又称为
sunwq06·2019-08-08 12:00

隐马尔科夫模型HMM介绍

马尔科夫链是描述状态转换的随机过程，该过程具备“无记忆”的性质：即当前时刻$t$的状态$s_t$的概率分布只由前一时刻$t-1$的状态$s_{t-1}$决定，与时间序列中$t-1$时刻之前的状态无关。定义马尔科夫链的转移矩阵为$A$，有$$A_{ij}=p\left(s_{t}=j|s_{t-1}=i\right),\text{}s_{t}|s_{t-1}\sim\operatorname{Dis
sunwq06·2019-08-02 10:00

统计学习方法学习笔记9——隐马尔科夫模型（HMM原理推导分析与分词项目实践）

目录1.简介2.概率计算方法2.1、模型参数的介绍2.1.1、初始概率2.1.2、状态转移矩阵2.1.3、观测概率矩阵2.2、前向-后向算法2.2.1、前向算法2.2.2、后向算法2.2.3、前向算法与后向算法的关系3、HMM的训练/学习问题3.1、Baum-Welch算法3.2、Baum-Welch算法伪代码4、预测问题：Viterbi算法——动态规划思想5.实践部分——HMM对中文进行分词5.
ChaucerG·2019-06-28 16:32

【NLP】用于序列标注问题的条件随机场（Conditional Random Field, CRF）

上一篇介绍了隐马尔科夫模型，隐马尔科夫模型引入了马尔科夫假设，即当前时刻的状态只与其前一时刻的状态有关。但是，在序列标注任务中，当前时刻的状态，应该同该时刻的前后的状态均相关。
言有三·2019-06-25 08:00

文献阅读-190621- ATAC-seq和转录组拼接相关新方法

10.1093/nar/gkz533杂志：NucleicAcidsResearch发表日期：14June2019关键点本文利用ATAC-seq技术原理中的转座酶插入特性，设计了一种专门针对ATAC-seq的隐马尔科夫模型
思考问题的熊·2019-06-24 10:47

文献阅读-190621- ATAC-seq和转录组拼接相关新方法

10.1093/nar/gkz533杂志：NucleicAcidsResearch发表日期：14June2019关键点本文利用ATAC-seq技术原理中的转座酶插入特性，设计了一种专门针对ATAC-seq的隐马尔科夫模型
思考问题的熊·2019-06-24 10:47

HMM隐马尔科夫模型学习笔记（未完）

先搞明白，是做什么的，怎么用隐马尔可夫链可见链隐性链隐马尔科夫三大问题知道骰子有几种（隐含状态数量），每种骰子是什么（转换概率）根据骰子投掷的结果（可见状态链），我想知道每次投掷出来的都是那种骰子（隐含状态链）知道骰子有几种（隐含状态数量），每种骰子是什么（转换概率）根据筛子投掷的结果（可见状态链），我想知道投掷出这个结果的概率知道骰子有几种（隐含状态数量），不知道每种骰子是什么（转换概率）观测到
GodsLeft·2019-06-23 12:10

个人学习笔记（十二）隐马尔科夫模型

隐马尔科夫模型(hiddenMarkovmodel,HMM)是用于标注问题的统计学习模型，属于生成模型。
万carp·2019-05-18 10:02

中文分词

中文分词技术的类型并没有比较严谨的学术定义，仅从方式方法上，大致归纳为下表的四类：中文分词技术规则分词正向最大匹配法逆向最大匹配法双向最大匹配法统计分词语言模型深度学习混合分词SVM模型隐马尔科夫模型条件随机场理解分词知识图谱规则分词自定义词典
虚怀若谷韬光隐晦·2019-05-09 16:50

机器学习之概率图模型（贝叶斯概率，隐马尔科夫模型）

一、贝叶斯公式在学习概率图模型之前先要了解贝叶斯公式：由公式(1),(2)可得：这便是贝叶斯公式，其中条件概率P(A/B)称为后验概率，概率P(A),P(B)称为先验概率，条件概率P(B/A),称为似然函数。即我们在已知条件概率P(B/A)和概率P(A),P(B)的情况下，可以计算出条件概率P(A/B)。又由于已知公式：将贝叶斯公式中的P(B)替换得：这里列举一个应用贝叶斯概率公式进行建模的例子—
西海岸看日出·2019-04-20 13:46

维特比(viterbi)算法与中文词性标注（二）

维特比(viterbi)算法对于HMM模型的相关简介：维特比(viterbi)算法与中文词性标注（一）——隐马尔科夫模型问题描述针对HMM模型的第二类问题，根据模型及输出序列，判断状态序列；使用的方法即为维特比
CoSineZxc·2019-04-11 23:48

维特比(viterbi)算法与中文词性标注（二）

维特比(viterbi)算法对于HMM模型的相关简介：维特比(viterbi)算法与中文词性标注（一）——隐马尔科夫模型问题描述针对HMM模型的第二类问题，根据模型及输出序列，判断状态序列；使用的方法即为维特比
CoSineZxc·2019-04-11 23:48

通俗理解隐马尔科夫模型

转自这里马尔科夫模型有两个假设：系统在时刻t的状态只与时刻t-1处的状态相关；（也称为无后效性）状态转移概率与时间无关；（也称为齐次性或时齐性）第一条具体可以用如下公式表示：P(qt=Sj|qt-1=Si,qt-2=Sk,…)=P(qt=Sj|qt-1=Si)其中，t为大于1的任意数值，Sk为任意状态第二个假设则可以用如下公式表示：P(qt=Sj|qt-1=Si)=P(qk=Sj|qk-1=Si)
啧啧啧biubiu·2019-04-11 20:07

《统计学习方法》学习笔记（第十一章）

隐马尔科夫模型—（打破观测独立性）—>最大熵马尔科夫—（克服标注偏差问题）—>条件随机场#例题11.1#这里定义T为转移矩阵，列代表前一个y，(ij)代表由状态i转到状态j的概率,Tx矩阵x对应于时间序列
Hhhhuply·2019-04-11 09:32

机器学习之隐马尔科夫链三类问题举例

转隐马尔科夫模型的应用实例：中文分词2017年04月22日21:52:01蓁蓁尔阅读数：1233转自：http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/54891582
shishi_m037192554·2019-03-28 22:10

隐马尔科夫模型（1）基本概念和概率计算

隐马尔科夫模型（1）基本概念和概率计算本文我们介绍一个机器学习中常用的模型————隐马尔科夫模型（HiddenMarkovModel，HMM），后文我们简称为HMM。
成长中的AI·2019-03-21 22:51

《统计学习方法》笔记目录

《统计学习方法》笔记目录1.统计学习方法概论2.感知机3.K近邻法4.朴素贝叶斯法5.决策树6.逻辑斯谛回归和最大熵模型7.支持向量机8.提升方法9.EM算法10.隐马尔科夫模型11.条件随机场
stdcoutzrh·2019-03-12 11:36

隐马尔科夫模型HMM（Hidden Markov Model）学习

在深度学习领域，我们学习了深度神经网络、RNN、LSTM、Seq2Seq等时序模型，机器学习的隐马尔科夫模型HMM（HiddenMarkovModel）也是关于时序的概率模型，在语言识别，强化学习等领域应用较广
段智华·2019-03-05 13:52

概率图模型之隐马尔科夫模型(HMM)

  首先抄下《统计学习方法》中HMM的定义和相关知识点：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科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。
妖皇裂天·2019-03-02 15:13

隐马尔科夫模型HMM（讲师：邹博）

课前问答问：在主题模型中，PageRank，某个网页的重要度DP(i)是通过D(Pj)的重要度加权算出来的，那D(Pj)是如何计算的？答：D(Pj)的重要度是将所有的网页的重要度随机初始化，然后迭代，当能收敛的时候，就认为结束计算了。问：TextRank中的D(wj)是如何计算的？答：2019-02-2014_50_37-机器学习第七期升级版.png我们想求取文本相似度的时候，需要求取单词的重要度
blade_he·2019-03-01 17:50
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按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他