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隐马尔科夫
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
GodsLeft
·
2019-06-23 12:10
算法与数据结构
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
个人学习笔记
机器学习
人工智能
算法工程师
对hmm的认识
hmm:
隐马尔科夫
使用hmm的方法:首先定义一些隐藏状态。然后定义initialprobability,也就是隐藏状态的初始概率。
csdn_LYY
·
2019-05-17 17:56
机器学习
对hmm的认识
hmm:
隐马尔科夫
使用hmm的方法:首先定义一些隐藏状态。然后定义initialprobability,也就是隐藏状态的初始概率。
csdn_LYY
·
2019-05-17 17:56
机器学习
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
基于HMM的语音识别搭建(未用HTK)
文章目录语音识别todosource结果语音识别1.最近研究语音识别,就顺便研究了一下
隐马尔科夫
链。2.其中核心代码为:3.训练样本数据集,请联系作者。
缠禅可禅
·
2019-05-05 14:08
算法结果展示
AI原理与概念
深度学习
强化学习
歌声合成从入门到实战
python小工具编写
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
原理解析
机器学习
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
机器学习
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
机器学习
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
语音处理
语音处理
《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
《统计学习方法》学习笔记(第十章)
隐马尔科夫
链源代码:https://github.com/fengdu78/lihang-code/blob/master/code/第10章隐马尔可夫模型(HMM)/HMM.ipynbclassHiddenMarkov
Hhhhuply
·
2019-04-09 11:21
机器学习
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
机器学习
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
人工智能
《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
MachineLearning
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
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)
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)
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
自然语言处理(NLP)
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
【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
机器学习
学习笔记
技术成长:2018年
其实2016年暑假就开始接触机器学习,比如朴素贝叶斯、支持向量机和
隐马尔科夫
(HMM),
YiDaMi
·
2019-01-01 00:39
算法
数学
人工智能
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
自然语言处理
自然语言处理
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
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
机器学习
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
机器学习
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
NLP
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
jieba源码分析(二)
为了解决这一问题,jieba使用了
隐马尔科夫
(HMM)模型。关于HMM模型的具体细节,这里不会过多介绍,网上也已经有很多资源可以参考54nlp网站HMM相关资源汇总刘建平博客—
kaiyuan_sjtu
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2018-11-02 12:17
NLP
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
LZH_12345
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2018-10-18 22:18
nlp
自然语言处理NLP(二)
各词性标注及其含义自动标注器;默认标注器;正则表达式标注器;查询标注器;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
村雨1943
·
2018-10-02 11:28
NLP
自然
语言处理
NLP
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
算法
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
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2018-08-23 12:05
自然语言处理
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
machine
learning
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-周志华
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
MachineLearning
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
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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
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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
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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
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2018-07-25 11:42
HMM
【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
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2018-07-16 10:20
machine
learnning
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