隐马尔科夫模型

自然语言处理NLP（5）——序列标注b：条件随机场（CRF）、RNN+CRF

在上一部分中，我们了解了序列标注问题以及解决该种问题的一种方法——隐马尔科夫模型HMM：自然语言处理NLP（4）——序列标注a：隐马尔科夫模型（HMM）在这一部分中，我们将要介绍解决序列标注问题的另外两种方法
echoKangYL·2019-02-21 00:53

自然语言处理NLP（5）——序列标注b：条件随机场（CRF）、RNN+CRF

在上一部分中，我们了解了序列标注问题以及解决该种问题的一种方法——隐马尔科夫模型HMM：自然语言处理NLP（4）——序列标注a：隐马尔科夫模型（HMM）在这一部分中，我们将要介绍解决序列标注问题的另外两种方法
echoKangYL·2019-02-21 00:53

自然语言处理NLP（4）——序列标注a：隐马尔科夫模型（HMM）

在上一部分中，我们已经了解了神经网络语言模型和词向量：自然语言处理NLP（3）——神经网络语言模型、词向量在对现阶段NLP领域的最基本、最常用的架构有所了解之后，在这一部分中，我们将要介绍NLP领域最常见的一类问题：序列标注。【一】序列标注在NLP领域中，有许多的任务可以转化为“将输入的语言序列转化为标注序列”来解决问题。比如，命名实体识别、词性标注等等。命名实体识别命名实体识别是NLP中的一个经
echoKangYL·2019-02-13 00:04

机器学习好文收集

从最大似然估计开始，你需要打下的机器学习基石数学之美番外篇：平凡而又神奇的贝叶斯方法Bayes’Theorem:TheHolyGrailofDataScience理解矩阵（一）隐马尔科夫模型支持向量机系列
匠人_C·2019-01-29 09:25

【机器学习】：判别式模型与生成式模型

目录问题引出基本概念举个例子优缺点模型实例参考文献问题引出来源：牛客网以下几种模型方法属于判别式模型(DiscriminativeModel)的有()1)混合高斯模型2)条件随机场模型3)区分度训练4)隐马尔科夫模型基本概念监督学习的任务是学习一个模型
故沉·2019-01-04 16:12

自然语言处理——词法分析

原理篇分句详解隐马尔科夫模型原理最大熵模型原理条件随机场原理实践篇NLTK中的无监督断句模型中文错别字识别商品近义词抽取
笨笨的企鹅·2018-12-26 16:58

机器学习——隐马尔科夫模型

以下均为个人理解，有些公式可能需要右滑动页面才可以查看文章目录什么是概率图模型什么是隐马尔科夫模型（HMM）HMM的三大基本问题问题一的解决——前向-后向算法前向概率后向概率问题一的解决方案使用前向概率解决问题一使用后向概率解决问题一利用前
菜到怀疑人生·2018-12-23 15:18

机器学习（1）——概率图模型之隐马尔科夫模型

1、概念在概率模型(probabilisticmodel)中，利用已知变量“推断(inference)”未知变量的条件分布。假定未知变量为YYY，已知变量为XXX，其他变量为RRR，生成式模型考虑联合分布P(Y,R,X)P(Y,R,X)P(Y,R,X),判别式模型考虑条件分布P(Y,R∣X)P(Y,R|X)P(Y,R∣X)。推断就是根据P(Y,R,XP(Y,R,XP(Y,R,X或P(Y,R∣X)P
越溪·2018-12-19 17:28

Day 681：机器学习笔记（10）

HMM是隐马尔科夫模型，它和前面学的朴素贝叶斯、逻辑回归等都属于概率模型。机器学习中的概率模型，就是将学习归结为计算概率分布的模型。它通过可观测变量推断部分未知变量。概率模型分为生成模型和判别模型。
kafkaliu·2018-12-08 22:49

【转】隐马尔科夫模型（HMM）及其Python实现

原文链接https://applenob.github.io/hmm.html隐马尔科夫模型（HMM）及其Python实现目录1.基础介绍形式定义隐马尔科夫模型的两个基本假设一个关于感冒的实例2.HMM
CyberspaceFighter·2018-11-16 11:45

传统机器学习算法解决NLP问题

分类模型：文本分类、意图识别、情感分类LogisticsRegressionBayesModelSVMDecisionTree序列标注模型：分词、词性标注、命名实体标注隐马尔科夫模型（HMM）最大熵模型
dt_lizhen·2018-11-08 15:46

隐马尔科夫模型，学习笔记

1.隐马尔科夫模型的三个基本问题1.概率计算问题，已知模型和观测序列，计算在当前模型下观测序列出现的概率。2.学习问题。
不如去淋雨吧·2018-11-07 21:32

机器学习学习笔记(1)

常用的方法有HMM（隐马尔科夫模型），MAXENT（最大熵模型），MEMM（最大熵隐马尔科夫模型），CRF（条件随机场）。2）
摩天轮的守候·2018-11-07 16:17

隐马尔科夫模型简介

马尔可夫(AndreiAndreyevichMarkov)是前苏联数学家。在概率论、数论、函数逼近论和微分方程等方面卓有成就。他提出了用数学分析方法研究自然过程的一般图式—马尔可夫链，并开创了随机过程(马尔可夫过程)的研究。马尔可夫模型，存在一类重要的随机过程，如果一个系统有N个状态S1,S2,…,SN,随着时间的推移，该系统从某一状态转移到另一状态。隐马尔可夫模型是美国数学家鲍姆（Leonard
坐怀不乱吗·2018-10-31 00:00

隐马尔科夫模型（HMM）的学习笔记

被隐马尔科夫模型整了一个星期，刚发现这个视频讲的不错，https://www.bilibili.com/video/av32471608/?
哆啦A梦~~~·2018-10-26 15:19

HMM（隐马尔科夫模型）

一、定义从定义可以看出，隐马尔可夫模型做了两个基本假设：二、隐马尔可夫模型的三要素：初始状态概率矩阵、状态转移概率矩阵A、观测概率矩阵B三、隐马尔科夫的3个基本问题3.1概率计算算法3.1.1直接计算法-------理论上可行，但计算量过大，而不可行3.1.2前向算法首先，定义前向概率：对于隐马尔可夫模型，观测序列O，输出P(O|)的前向推导过程：第三步的推导过程：3.1.3后向算法首先，定义后向
LZH_12345·2018-10-18 22:18

自然语言处理NLP（二）

；N-gram标注器；一元标注器；分离训练和测试数据；一般的N-gram的标注；组合标注器；标注生词；储存标注器；性能限制；跨句子边界标注；隐马尔科夫标注器；生成模式；确定模式；非确定模式；隐藏模式；隐马尔科夫模型
村雨1943·2018-10-02 11:28

隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，HMM）

【转自：https://blog.csdn.net/mingzai624/article/details/52399235】介绍定义wiki上有定义：隐马尔可夫模型（HiddenMarkovModel，HMM）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。马可夫模型的概率这里用x表示状态，y表
卢子墨·2018-09-04 11:12

机器学习：如何选择一个合适的算法

如果是，大多数方法都可以用，如果不是，需要考虑适用于非独立同分布的算法，比如隐马尔科夫模型。2、有多少训练数据？越复杂的模型需要越多的训练数据。3、有多少特征？
菜鸟瞎编·2018-09-02 10:22

HMM隐马尔科夫模型

问题：讲讲HMM隐马尔科夫模型1、HMM是什么？1、隐马尔科夫模型是关于时序的概率模型，是由一个隐藏的马尔科夫链随机生成不可观测的随机状态序列，并由各个状态生成一个观测而产生观测随机序列的过程。
Torero_lch·2018-08-23 12:05

生成模型和判别模型

生成模型从数据中学习联合概率分布P(X,Y)–>求成条件概率分布P(Y|X)，模型表示：给定输入X生成输出Y的生成关系；举例：朴素贝叶斯模型、隐马尔科夫模型优点：1.可还原出联合概率分布P(X,Y);2
Zfq740695564·2018-08-18 15:50

机器学习-隐马尔科夫模型（HMM）

一，介绍隐马尔科夫模型（HiddenMarkovModel，以下简称HMM）是比较经典的机器学习模型了，它在语言识别，自然语言处理，模式识别等领域得到广泛的应用。
lyn5284767·2018-08-15 09:25

机器学习笔记6 －－ 隐马尔科夫模型 Hidden Markov Model

TableofContents问题域为什么HMM可以解决NLP问题HMM基于两个假设模型训练三组参数三个基本问题问题域概率模型将学习任务归结于计算变量的概率分布，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。概率图模型就是一类用图来表达变量相关关系的概率模型，根据性质不同可以分为两类：第一类是使用有向无环图表示变量之间的依赖关系，称为有向图模型或者贝叶斯网；第二类是使用无向图表示变量间的相关
refresh&grow·2018-08-11 21:18

基于HMM的语音合成技术中的参数生成算法

mobile=1一、定义与定理在基于隐马模型的语音合成技术中，连续密度隐马尔科夫模型（CD-HMM）集用于将语音参数建模，每个HMM状态的输出状态用单高斯函数（Gaussian）或混合高斯函数（GMM）
linda_gen·2018-08-06 01:37

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。
闪耀绿箭侠·2018-08-03 23:00

维特比算法（Viterbi）及python实现样例

维特比算法（Viterbi）维特比算法维特比算法shiyizhong动态规划算法用于最可能产生观测时间序列的-维特比路径-隐含状态序列，特别是在马尔可夫信息源上下文和隐马尔科夫模型中。
我们都是大好青年·2018-07-30 15:00

隐马尔科夫模型-HMM和Viterbi算法

由于最近初学，故写下此笔记我们在讲解隐马模型之前，先了解一下马尔科夫模型：每个状态只依赖之前有限个状态：N阶马尔科夫：依赖之前n个状态1阶马尔科夫：仅仅依赖之前一个状态马尔科夫模型重要的三类参数：状态初始概率状态转移概率那么其中状态状态转移概率怎么计算得到：p（St+1=l|St=k）=l紧跟k出现的次数／k出现的总次数，我们可以这样理解：转移概率由一个状态到另外一个状态的转移概率，前一个字和后面
木易哥·2018-07-25 11:42

【机器学习】隐马尔科夫模型（下）——学习算法和预测算法

原文地址https://blog.csdn.net/herosofearth/article/details/52227842紧接上篇博客，上文已经介绍了前向-后向算法。前向-后向算法是通过递推地计算前向-后向概率来高效地进行隐马尔可夫模型的概率计算。该算法的时间复杂度是O(N2T)O(N2T)。五、学习算法在很多实际的情况下，HMM不能被直接地判断，这就变成了一个学习问题。因为对于给定的可观察状
fdbvm·2018-07-16 10:20

概率图模型笔记（二） 隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model）

写在前面隐马尔科夫模型（HiddenMarkovModel，以下简称HMM）是比较经典的机器学习模型了，它在语言识别，自然语言处理，模式识别等领域得到广泛的应用。
kaiyuan_sjtu·2018-07-12 14:07

一文看懂隐马尔科夫模型

隐马尔科夫模型（一）万事不如先举个栗子：假设有4个盒子，每个盒子里都有红白两种颜色的球，盒子里的红白球数如下：按照下面的方法抽取球，缠身给一个球的颜色的观测序列：①从4个盒子里以等概率随机选取1个盒子，
OscarMind·2018-07-11 22:24

一文看懂隐马尔科夫模型

隐马尔科夫模型（一）万事不如先举个栗子：假设有4个盒子，每个盒子里都有红白两种颜色的球，盒子里的红白球数如下：按照下面的方法抽取球，缠身给一个球的颜色的观测序列：①从4个盒子里以等概率随机选取1个盒子，
OscarMind·2018-07-11 22:24

HMM——viterbi算法

对于一个特殊的隐马尔科夫模型(HMM)及一个相应的观察序列，我们常常希望能找到生成此序列最可能的隐藏状态序列。
audiocool·2018-07-06 16:40

怎样实现基于Trie树和字典的分词功能

前言目前做分词比较流行的是用深度学习来做，比如用循环神经网络和条件随机场，也有直接用条件随机场或隐马尔科夫模型的。
weixin_34410662·2018-06-06 00:22

隐马尔科夫模型数学理论推导（HMM）

一、隐马尔科夫模型基本概念隐马尔可夫模型由初始状态概率向量ππ、状态转移概率矩阵A和观测概率矩阵B决定。A，B，ππ称为隐马尔可夫模型的三要素。
kevinoop·2018-06-05 09:09

机器学习笔记4：隐马尔科夫模型HMM（二）使用Viterbi算法推断出最有可能的隐变量的状态

本文转自http://www.cnblogs.com/pinard/p/6991852.html1.HMM最可能隐藏状态序列求解概述2.Viterbi算法概述3.Viterbi算法流程总结4.求解实例：5.自己的理解：补充
zhuzuwei·2018-06-03 20:59

机器学习笔记3：隐马尔科夫模型HMM（一）简介及使用前向算法求观测序列的概率

1.模型简介隐马尔科夫模型（HiddenMarkovModel，以下简称HMM）是比较经典的机器学习模型了，主要用于时序数据建模，它在语言识别，自然语言处理，模式识别等领域得到广泛的应用。
zhuzuwei·2018-06-02 17:03

隐马尔科夫模型HMM（一）HMM模型

隐马尔科夫模型HMM（一）HMM模型一、概述隐马尔可夫模型(HiddenMarkovModel，HMM)是统计模型，包含观察状态和帮助确定观察状态的隐藏状态。
八辞·2018-06-02 16:57

卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波以及粒子滤波原理

1KF、EKF、UKF1.1定义KF、EKF、UKF都是一个隐马尔科夫模型与贝叶斯定理的联合实现。是通过观测信息及状态转移及观测模型对状态进行光滑、滤波及预测的方法。而KF、EKF及UKF的滤波问
drilistbox·2018-05-30 10:29

隐马尔科夫模型(HMM)择时应用的量化策略

HMM模型隐马尔科夫模型(HMM)择时应用的量化策略。仅为研究学习使用，不作为任何投资策略建议。文章内容从各处整理汇总而成，感谢各位大神分享。具体策略代码均调试通过。
周雄伟·2018-05-26 22:04

机器学习 西瓜书 Day18 概率图模型（上）

p319-p330今天在寝室宅了一天或者说玩了一天：）晚上好运吧进入第14章第14章概率图模型14.1隐马尔科夫模型概率模型提出了一种描述框架，将学习任务归结于计算变量的概率分布。
皇家马德里主教练齐达内·2018-05-26 20:31

条件随机场模型与双向LSTM

典型的生成式模型有N-Gram语言模型，隐马尔科夫模型，马尔科夫随机场，朴素贝叶斯模型，LDA和最近很火的生成对抗网络。生成
sun_brother·2018-05-10 10:30

概率图之隐马尔科夫模型- - -1（Demo）

一概念这里的例子出自李航著的《统计学习方法》，有兴趣的同学可以去读一下。一个简单的小试验：有A，B，C，D，E五个盒子，每个盒子里有10个球，数据如下：试验的步骤：第一步：从五个盒子里任意取出一个盒子，这个概率为0.2第二步：从这个盒子里取出一个球设置约束：如果这一次取的盒子为A，那么下一次以0.4的概率取盒子C，或0.6的概率取盒子D如果这一次取的盒子为B，那么下一次以0.3的概率取盒子C，或0
秋秋小事·2018-04-28 11:19

NLP系列学习:前向算法和后向算法

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,相关的资源在我之前的文章中已经上传
LeadAI学院·2018-04-27 00:00

隐马尔科夫模型一(概念理解)

博客的内容主要是基于>以及其他的一些博客模型概念隐马尔可夫模型：隐马尔科夫模型是关于时序的概念模型，描述了由一个隐藏的马尔科夫链随机产生不可观测的状态随机序列，再由各个状态生成一个观
gzj_1101·2018-04-16 00:10

机器学习及人工智能历史等

（代表LeonardE.Baum[隐马尔科夫模型])数学家说：“我有严谨数学证明，我来讲！”（代表Vapnik[SVM支持向量机])神经计算&计算机科学家说：“我有自然法则，我来讲！”
abcvincent·2018-04-11 22:56

这是 隐马尔科夫模型(HMM) 的 2 个基本假设

这是隐马尔科夫模型(HMM)的2个基本假设上一篇1个例子解释隐马尔科夫模型(HMM)的5个基本要素说了隐马尔可夫模型(HMM)的参数，细分的话，包括5个基本要素：1).隐含状态S这些状态之间满足马尔可夫性质
alg-flody·2018-04-11 13:30

语音识别学习资料入门整理

GMM-HMM语音识别模型原理篇隐马尔科夫模型-HMM-ATutorialOnHiddenMarkovModels0.概念：语音信号处理/模式识别/统计分析，1.算法:常用的深度学习算法，包括cnn/dnn
海德堡绝尘·2018-04-03 14:30

马尔科夫链和隐马尔科夫模型

首先将其基本的概率进行讲解：马尔科夫性质（Markovproperty）：简单的说，就是当一个随机过程在给定现在状态及所有过去状态情况下，其未来状态的条件概率分布仅依赖于当前状态。换句话说，在给定现在状态时，它与过去状态（即该过程的历史路径）是条件独立的（也就是没有任何的关系），那么此随机过程即具有马尔可夫性质。具有马尔可夫性质的过程通常称之为马尔可夫过程。马尔可夫链（Markovchain），又
Cute_zhugoing·2018-03-29 20:44

马尔科夫链和隐马尔科夫模型

首先将其基本的概率进行讲解：马尔科夫性质（Markovproperty）：简单的说，就是当一个随机过程在给定现在状态及所有过去状态情况下，其未来状态的条件概率分布仅依赖于当前状态。换句话说，在给定现在状态时，它与过去状态（即该过程的历史路径）是条件独立的（也就是没有任何的关系），那么此随机过程即具有马尔可夫性质。具有马尔可夫性质的过程通常称之为马尔可夫过程。马尔可夫链（Markovchain），又
Cute_zhugoing·2018-03-29 20:44

python实现隐马尔科夫模型HMM

一份完全按照李航>介绍的HMM代码，供大家参考，具体内容如下#coding=utf8'''''Createdon2017-8-5里面的代码许多地方可以精简，但为了百分百还原公式，就没有精简了。@author:adzhua'''importnumpyasnpclassHMM(object):def__init__(self,A,B,pi):'''''A:状态转移概率矩阵B:输出观察概率矩阵pi:初始
adzhua·2018-03-25 11:53
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