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隐马尔科夫
隐马尔科夫
隐马尔科夫
(HMM)简介
隐马尔科夫
可以用于序列标注问题,比如分词过程,假设分词按照BEOS过程,在这里,
隐马尔科夫
就是从
隐马尔科夫
模型生成隐藏状态序列基本参数初始概率向量π:就是我一开始分别是B、E、O
jiangzhenkang
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2020-06-23 21:45
自然语言处理
隐马尔科夫
模型C#语言算法实现
V1.02011年06月08日将C语言实现的
隐马尔科夫
模型算法(UMDHMM)改为C#语言实现。功能描述:前向算法(forwardalgorithm):给定HMM求一个观察序列的概率(评估)后向
秦建辉
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2020-06-23 21:07
概率图模型理解
今天在看《DeepLearning》时候看到了概率图模型,但上面并没有详细介绍,考虑到有很多模型其实都是概率图模型,比如贝叶斯网络、
隐马尔科夫
模型(HMM)、条件随机场(CRF)等等,应用还挺广泛的,于是就去学习一下到底什么是概率图模型
isMarvellous
·
2020-06-23 18:02
机器学习
从分类问题出发,朴素贝叶斯-
隐马尔科夫
模型-最大熵马尔科夫模型-条件随机场
在统计学习中,有两种模型:概率模型和非概率模型;软分类:使用的是概率模型,输出不同类对应的概率,最后的分类结果取概率最大的类,如多SVM组合分类;有逻辑回归,朴素贝叶斯-
隐马尔科夫
模型-最大熵马尔科夫模型
hyzhyzhyz12345
·
2020-06-23 17:24
概率图模型
序列标注问题
机器学习中的数学--数学知识复习
:例如分类、房价预测2无监督学习:例如聚类3强化学习:例如动态系统、机器人控制系统机器学习算法是否连续无监督有监督连续聚类&&降维回归PCA线性回归/多项式回归SVD决策树K-means随机森林不连续
隐马尔科夫
分类相关性分析
makeadate
·
2020-06-23 08:16
数学
我竟然混进了Python高级圈子!
无论是要翻阅这些领域的文章,还是要参与相关任务,你马上就会遇到一些拦路虎:想过滤垃圾邮件,不具备概率论中的贝叶斯思维恐怕不行;想试着进行一段语音识别,则必须要理解随机过程中的
隐马尔科夫
模型;想通过观察到的样本推断出某类对象的总体特征
AI科技大本营
·
2020-06-23 02:44
常见机器学习面试问题
SVM核函数选择极大似然估计和最大后验估计
隐马尔科夫
模型
SCS199411
·
2020-06-22 04:45
机器学习
隐马尔科夫
模型(HMM)算法的理解与超详细推导
今天看了徐亦达教授的HMM讲解,感觉有所收获,并将
隐马尔科夫
模型算法的推导整理了一下,帮助大家一起理解这个算法。
深圳湾刘能
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2020-06-22 02:52
Machine
Learning
隐马尔科夫
模型(HMM)
马尔科夫链马尔科夫链,因安德烈.马尔科夫(A.A.Markov,1856-1922)得名,是指数学中具有马尔科夫性质的离散事件随机过程。每个状态的转移只依赖于之前的n个状态,这个过程被称为1个n阶的模型,其中n是影响转移状态的数目。最简单的马尔科夫过程就是一阶过程,每一个状态的转移只依赖于其之前的那一个状态。用数学表达式表示就是:假设天气服从马尔科夫链转移矩阵如果已知今天是晴天,那么明天天气的概率
~无关风月~
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2020-06-21 15:47
机器学习
NLP
马尔科夫模型
隐马尔科夫模型
词性标注
Python实现语音识别和语音合成
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。
weixin_30853329
·
2020-06-21 10:43
隐马尔科夫
模型HMM
HMM本文接着上一篇的POStagging来讲hiddenmarkovmodel,以及如何使用HMM来做NLP任务的训练。概率模型假设我们的目标是给定一句话w(也就是一个序列),希望获得一组最优的tagging序列t,\[\hat{t}=argmax_tP(t|w)=argmax_t\frac{P(w|t)P(t)}{P(w)}=argmax_tP(w|t)P(t)\]再利用相互独立假设,\[P(
MrDoghead
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2020-06-20 02:00
hmmlearn使用简介
本文内容包含来自:[1]用hmmlearn学习
隐马尔科夫
模型HMM[2]官方文档
esctrionsit
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2020-05-10 20:16
【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。
有三AI
·
2020-03-31 21:30
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
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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
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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
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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
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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
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2020-02-22 04:09
机器学习
《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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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2019-12-21 06:59
马尔科夫链模型快速理解
隐马尔科夫
链:机器学习最重要的任务就是通过已知证据(训练样本)来对未知变量进行评估和推测。将已知变量推测未知变量任务解释为基于计算变量的概率分布模型。核心就是如何根据已知变量推测未知变量的条件分布。
蜗牛也疯狂_6104
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2019-12-19 00:26
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
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2019-12-15 03:43
HMM(
隐马尔科夫
)用于中文分词
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。
longgb246
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2019-12-13 09:47
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
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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
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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
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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
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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
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2019-10-20 15:37
最大熵模型
自然语言处理
条件随机场
逻辑回归
自然语言处理
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
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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
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2019-09-20 18:26
Python
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
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2019-09-10 17:25
机器学习
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
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2019-08-29 14:25
机器学习
隐马尔科夫
链
作者:YangEninala链接:https://www.zhihu.com/question/20962240/answer/33438846来源:知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。还是用最经典的例子,掷骰子。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。第二个骰子是
酥脆海苔饼干
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2019-08-27 19:20
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
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2019-08-26 14:53
自然语言处理
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
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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
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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
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2019-06-28 16:32
机器学习
机器学习算法
机器学习
统计学习方法
【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
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2019-06-25 08:00
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