分词、隐马尔科夫模型隐马尔科夫、信息熵互信息、相对熵条件概率、N-gram模型条件随机场、维特比算法图论、网络爬虫、pagerank网页排名有限状态机、余弦定理信息指纹伪随机数产生算法、最大熵原理、GIS

《Atutorialofhiddenmarkovmodelsandselectedapplicationsinspeechrecognition》——LawrenceR.Rabiner虽然马尔可夫、隐马尔科夫模型的统计方法在

----【选择题】-------------------------------------------------------------------------1、以下不属于判别模型的是：（）A.隐马尔科夫模型

MaximumMatching）2.1.2逆向最大匹配（RMM，ReverseMaximumMatching）2.1.3双向匹配2.2基于统计的分词方法2.2.1基于n-gram的分词方法2.2.2基于隐马尔科夫模型

作为应用广泛的一种统计模型(尤其是在自然语言处理(NLP)中),隐马尔科夫模型是非常值得一说的，本文就隐马尔科夫模型的原理和应用介绍进行说明。

语音识别技术简述（概念->原理）目录语音识别技术简述（概念->原理）语音识别概念语音识别原理语音识别技术简介1.动态时间规整（DTW）2.支持向量机（SVM）3.矢量量化（VQ）4.隐马尔科夫模型（HMM

标签方案隐马尔科夫模型HMM条件随机场CRFLSTM循环神经网络是一种具有循环结构的神经网络，与传统神经网络最大的不同在于隐藏层的输入不仅包含了输入层的输出，还包含了上一个时刻隐藏层的输出，其主要特点是可以存储之前时刻的信息

说明：1.本文实现了PRML一书第13章的隐马尔科夫（HMM）算法，并与K-means聚类、GMM模型聚类进行了对比。

目录1.写在前面2.概率图模型3.HMM模型3.1HMM模型的5元组3.2HMM模型中的两个假设3.3HMM模型中的三个问题1.写在前面这篇文章带大家看一个比较有意思的模型-HMM，扩展起来就是HiddenMarkovModel。HMM模型在深度学习流行之前，一直活跃在NLP领域，对该领域发展起到了非常大的作用，HMM可以处理自然语言处理和语音识别等领域。我们会在写HMM模型的过程中，将其所涉及到

目录1.写在前面2.Evaluation评估问题3.前向算法-ForwardAlgorithm（O(N·T^2)）4.后向算法-BackwardAlgorithm（O(N·T^2)）1.写在前面上一篇博客，我们重点介绍了HMM的一些基本概念，模型定义，说明了在使用HMM模型中的两个假设，引出在HMM中的三个重要的问题。HMM模型主要是用来解决三类问题：Evaluation问题、Learning问题

隐马尔科夫(HiddenMarkovModel,以下简称HMM)是比较经典的机器学习模型模型了，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，当然，随着目前深度学习的崛起，尤其是RNN、LSTM

**职责描述：**1.使用scipy，numpy,读取和绘制音频数据2.使用傅里叶解析算法进行音频滤波3.使用正弦算法进行音频合成4.使用梅尔频率倒谱系数算法提取音频特征；5.创建隐马尔科夫模型用该模型的

这里写自定义目录标题隐马尔可夫模型预测算法维特比解码算法隐马尔可夫模型预测算法维特比解码算法在隐马尔科夫模型中，我们使用维特比解码算法求得概率的最大路径（最优路径）。依据的方法为动态规划。

：未分类维特比算法（ViterbiAlgorithm）viterbi算法用于寻找最可能的隐藏状态序列(Findingmostprobablesequenceofhiddenstates)对于一个特殊的隐马尔科夫模型

主要由五部分组成：状态序列、状态转移矩阵、观测序列、观测概率分布、初始的状态分布通过现象看本质的学习模型：隐马尔科夫模型我们输入的拼音字母就是观测序列，而这个观测到的表象的实质应该是我们想要的拼音字母或者是句子

下图是描述天气变化的隐马尔科夫模型隐马尔科夫模型:一般用(A,B,pi)来表示A是指状态转移矩阵,在这里是指Rainy与Sunny之间四组的状态转移概率,在分词中也就是标注(比如SBME),B是发射矩阵

在我们通常考虑的问题，都是希望假设数据之间是独立的，但有这样一类数据，他们之间有很明显的时序关系，比如天气预报，文字输入等，当把模型建立成独立时，无疑损失了很多有价值的信息。因此我们需要一些模型将时序关系表征在模型里，得到对数据更加准确地描述。HMM和LDS是其中相当经典的模型，在各自领域都有大量应用。读者可以去我的github阅读一份将HMM用于NER识别的代码，欢迎star，欢迎forkHMM

一、代码#%loadhmm_segment.py#（1）通过对语料库进行统计，建立隐马尔科夫链模型（初始概率，转移概率，观测概率）#（2）通过维特比算法（动态规划），确立某具体语句按其顺序出现每个字时，

前段时间一直在看自然语言处理方面的知识，所以不可避免的接触到了隐马尔科夫模型和条件随机场模型。这两个模型可以说是自然语言处理方向的基础模型了，所以自然而然对它们上心许多。

隐马尔科夫模型(HMM)是中文分词中一类常用的统计模型，本文将使用该模型构造分词器。关于HMM模型的介绍可以参见隐式马尔科夫模型.方法

下面给出计算隐马尔科夫模型的编程代码：fromhmmlearn.hmmimportGaussianHMMimportdatetimeimportnumpyasnpfrommatplotlibimportcm

首先回顾一下隐马尔科夫模型(HMM)的定义和三大基本问题，并由此与词性标注的

第一部分模型简介隐马尔可夫模型是马尔可夫链的一种，它的状态不能直接观察到，但能通过观测向量序列观察到，每个观测向量都是通过某些概率密度分布表现为各种状态，每一个观测向量是由一个具有相应概率密度分布的状态序列产生。所以，隐马尔可夫模型是一个双重随机过程----具有一定状态数的隐马尔可夫链和显示随机函数集。自20世纪80年代以来，HMM被应用于语音识别，取得重大成功。到了90年代，HMM还被引入计算机

中文分词涉及的基本概念有马尔科夫链，隐马尔科夫模型（HMM），Ngram模型，最大熵马尔科夫模型(MEMM)，条件随机场(CRF)等1、马尔科夫链通俗讲马尔科夫链

模型介绍第一次听说HMM模型是从李开复的博文论文中听说的：李开复1988年的博士论文发表了第一个基于隐马尔科夫模型（HMM）的语音识别系统Sphinx，被《商业周刊》评为1988年美国最重要的科技发明。

因为语料是分好词来训练的，所以代码写起来还算简单，HMM的参数pi，A，B训练只是做一个简单的统计工作反倒是写维特比算法时出了一些问题，因为之前都是纸上谈兵，真正写这个算法才发现之前有的地方没有搞明白！！维特比的算法大致如下：注：下面[]中代表下标在计算δ[t](i)是需要遍历δ[t-1](j),j遍历所有的隐状态，找到一个隐状态使得δ[t](i)最大，计算完所有的δ后是一个观测序列O长度*状态长

HMM学习最佳范例http://www.52nlp.cn/hmm-learn-best-practices-four-hidden-markov-models一、定义一个隐马尔科夫模型是一个三元组（pi

转：隐马尔科夫模型HMM（二）前向后向算法评估观察序列概率转：隐马尔科夫模型HMM（三）鲍姆-韦尔奇算法求解HMM参数转：隐马尔科夫模型HMM（四）维特比算法解码隐藏状态序列

隐马尔科夫模型HMM及其具体应用一、隐马尔科夫模型（HMM）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。

一、理解隐马尔科夫1.1举例理解来源：假设我手里有三个不同的骰子。第一个骰子是我们平常见的骰子（称这个骰子为D6），6个面，每个面（1，2，3，4，5，6）出现的概率是1/6。

HMM经典应用场景：中文分词、词性标注========================马尔和夫===================首先，讲马尔科夫，经常听到马尔科夫链（MC）、马尔科夫随机过程，马尔科夫链是下图中的链条；马尔科夫随机过程是指链条中每个Z的取值是随机的，不确定的。马尔科夫都具有“无后效性”的特性，只和前一个有关。马尔科夫模型如下图：上图模型如何形式化表示呢？step1：表示起始；s

https://www.cnblogs.com/pinard/p/6945257.html简介隐马尔科夫模型（HiddenMarkovModel，以下简称HMM）是的机器学习模型，在语言识别，自然语言处理

隐马尔科夫模型(HMM)中的三个主要问题及相关算法终于赶完了所有的due，现在可以坐下来整理一下隐马尔科夫模型(HMM)了。

一、前言本文主的目的是对隐马尔科夫模型进行初步的理解，也就是明白这个隐马尔科夫模型到底是个什么东西，明报这个隐马尔科夫模型到底有什么用。

在上一篇文章《机器学习中的隐马尔科夫模型（HMM）详解》中，我们已经向大家介绍了HMM的基本概念。本文将通过几个例子来演示HMM可以帮我们做些什么事情。

一、前言本文主要是基于隐马尔科夫模型对中文词进行分词。

隐马尔可夫模型概念基础从马尔可夫假设到隐马尔可夫模型隐马尔可夫模型的三要素隐马尔可夫模型的训练隐马尔科夫模型的预测基于HHM的简单中文分词器概念基础从马尔可夫假设到隐马尔可夫模型  马尔可夫假设是指：每一个时间的发生概率只取决于前一个时间

文章目录一些理论概率图模型贝叶斯网络马尔科夫模型隐马尔科夫模型HMM应用之——隐序列解码（词性标注）1、基础配置、数据预处理2、HMM参数训练3、频数-->概率对数隐→显发射矩阵初始隐态矩阵隐态转移矩阵

隐马尔科夫模型通常用来解决序列标注问题，因此可以将分词问题转化为一个序列标注问题来进行建模。

目录HMM定义HMM的确定从⽣成式的观点考虑隐马尔科夫模型，我们可以更好地理解隐马尔科夫模型。

隐马尔科夫模型(HMM)文章目录隐马尔科夫模型(HMM)1.HMM的数学定义1.HMM的数学定义对于i=1,2,⋯ ,ni=1,2,\cdots,ni=1,2,⋯,n时刻，HMM中有两组变量序列，用x=

前言：隐马尔科夫的相关概念就不多说了，就是一个三元组（A,B,Pi），分别表示转移概率，发射概率和初始状态概率。首先是语料库的训练部分：#!

参数估计代码：#-*-coding:utf-8-*-#二元隐马尔科夫模型（BigramHMMs）#'trainText.txt_utf8'为人民日报已经人工分词的预料，29万多条句子下载地址：链接：https

隐马尔科夫模型(HMM)的三大基本问题与解决方案包括1.对于一个观察序列匹配最可能的系统——评估，使用前向算法（forwardalgorithm）解决；2.对于已生成的一个观察序列，确定最可能的隐藏状态序列

隐马尔科夫模型的简单介绍：五个元组：1、初始化π2、状态转移矩阵ANN(N为所有可能的状态q数)3、观测概率分布BNM（M为所有可能的观测值）4、观测值序列O{o1,o2……oT}5、状态值序列I{i1

什么问题用HMM解决现实生活中有这样一类随机现象，在已知现在情况的条件下，未来时刻的情况只与现在有关，而与遥远的过去并无直接关系。比如天气预测，如果我们知道“晴天，多云，雨天”之间的转换概率，那么如果今天是晴天，我们就可以推断出明天是各种天气的概率，接着后天的天气可以由明天的进行计算。这类问题可以用Markov模型来描述。markov进一步，如果我们并不知道今天的天气属于什么状况，我们只知道今

转自：http://blog.csdn.net/orlandowww/article/details/52706135隐马尔科夫模型（HMM）模型介绍HMM模型是由一个“五元组”组成:StatusSet

主要内容背景知识隐马尔科夫模型马尔可夫随机场条件随机场条件随机场的应用一、背景知识生成模型与判别模型。

#coding=utf-8importnumpyasnpfromhmmlearnimporthmmstates=["box1","box2","box3"]n_states=len(states)observations=["red","white"]n_observations=len(observations)start_probability=np.array([0.2,0.4,0.4])t

最近课题上需要用到HMM，网上搜了很多文章，发现这篇文讲得通俗易懂，转载过来。本文转载自：http://www.cnblogs.com/skyme/p/4651331.html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。是在被建模的