Markov

糖果大战（Markov过程）

Link：http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1204糖果大战TimeLimit:2000/1000MS(Java/Others)    MemoryLimit:65536/32768K(Java/Others)TotalSubmission(s):2101    AcceptedSubmission(s):710ProblemDescription
Enjoying_Science·2014-10-31 23:00

HMM基本原理及其实现（隐马尔科夫模型）

HMM（隐马尔科夫模型）基本原理及其实现HMM基本原理Markov链：如果一个过程的“将来”仅依赖“现在”而不依赖“过去”，则此过程具有马尔可夫性，或称此过程为马尔可夫过程。
Tsingke·2014-10-16 10:00

文献阅读笔记——Non-Associative Higher-Order Markov Networks for Point Cloud Classification

ECCV2014上的一篇关于点云标注的文章,采用高阶非关联的马尔可夫模型做点云分类。其中，高阶是指基团（clique）中节点的数量大于2。关联MRF描述的是基团内所有的节点内取一致的类标签。非关联MRF则不同，基团中节点可以取多种不同的标签。本文的MRF模型中的节点为点云分割块，相对常用的MRF模型增加了一项高阶项，即能量函数由3项组成:unaryterm、pair-wiseterm和high-o
breeze5428·2014-09-03 12:00

马尔可夫模型

复杂的语音识别问题通过隐含马尔可夫模型能非常简单地被表述、解决，让人们由衷地感叹数学模型之妙Markov
crazyhacking·2014-08-29 16:00

hdu 1204 糖果大战 概率（Markov过程）

题解：一个Markov过程的应用。详细信息链接：Markov过程-百度文库具体Markov过程没有怎么了解，基本概念是马可夫过程的条件概率仅仅与系统的当前状态相关，而与它的过去历史或未来
a601025382s·2014-08-15 12:00

Maximum Entropy Markov Models for Information Extraction and Segmentation

1.The use of state-observation transition functions rather than the separate transition and observation functions in HMMs allows us to model transitions in terms of multiple, nonindependent features o
·2014-07-31 19:00

Hidden Markov Model

MarkovChain马尔科夫链(Markovchain)是一个具有马氏性的随机过程，其时间和状态参数都是离散的。马尔科夫链可用于描述系统在状态空间中的各种状态之间的转移情况，其中下一个状态仅依赖于当前状态。因为系统是随机变化的，所以不可能百分百预测出未来某个时刻的系统状态，但是我们可以预测出未来时刻系统处在某个状态的概率。下面我们从实际生活中的天气预测问题入手解析马尔科夫链。现将天气的状态粗分为
·2014-07-09 00:00

隐马尔可夫模型攻略

来自：http://www.leexiang.com/hidden-markov-model隐马尔可夫模型 (HiddenMarkovModel，HMM)最初由L.E.Baum和其它一些学者发表在一系列的统计学论文中
fennvde007·2014-07-05 21:00

NLP | 自然语言处理 - 标注问题与隐马尔科夫模型（Tagging Problems, and Hidden Markov Models）

什么是标注？在自然语言处理中有一个常见的任务，即标注。常见的有：1）词性标注（Part-Of-SpeechTagging），将句子中的每个词标注词性，例如名词、动词等；2）实体标注（NameEntityTagging），将句子中的特殊词标注，例如地址、日期、人物姓名等。下图所示的是词性标注的案例，当输入一个句子时，计算机自动标注出每个词的词性。下图所示的是实体标注的案例，当输入一个句子时，计算机自
lanxu_yy·2014-07-02 01:00

马尔可夫网络，（马尔可夫随机场、无向图模型）（Markov Random Field）

马尔可夫网络，（马尔可夫随机场、无向图模型）是关于一组有马尔可夫性质随机变量的全联合概率分布模型。     马尔可夫网络类似贝叶斯网络用于表示依赖关系。但是，一方面它可以表示贝叶斯网络无法表示的一些依赖关系，如循环依赖；另一方面，它不能表示贝叶斯网络能够表示的某些关系，如推导关系。马尔可夫网络的原型是易辛模型，最初是用来说明该模型的基本假设。     用前苏联数学家辛钦（1894－1959〕的话来
zhubo22·2014-05-06 09:00

R语言与Markov Chain Monte Carlo(MCMC)方法学习笔记(2)

  前面已经大致的叙述了MCMC方法。今天来分享一下R中的一个实现MCMC算法的包mcmc。  mcmc包的一个核心函数就是metrop，其调用格式为：metrop(obj,initial,nbatch,blen=1,nspac=1,scale=1,outfun, debug=FALSE,...)  参数介绍：obj:这里可以是一个metropo生成的对象，也可以是后验分布的对数似然函数initi
yujun7654321·2014-04-08 21:00

Markov随机场

对于一幅M*N的图像,Markov随机场可以简单定义如下: 图像中任意一个像素点s,其值记为变量xs,xs属于A(其中A是图像中的灰度级),而XS=xs的概率依赖于它的邻域Xr的取值,即:                                                          
xiaozz_m608c·2014-04-08 14:00

R语言与Markov Chain Monte Carlo(MCMC)方法学习笔记(1)

    蒙特卡洛方法被誉为20世纪最伟大的十大算法之一。它由美国拉斯阿莫斯国家实验室的三位科学家JohnvonNeumann,StanUlam和NickMetropolis于1946年提出。    蒙特卡洛算法之所以那么有名，我的理解就是它利用随机模拟给出了一个十分普遍的求解许多问题近似解的办法。一个十分形象的例子是：在广场上画一个边长一米的正方形，在正方形内部随意用粉笔画一个不规则的形状，现在要
yujun7654321·2014-03-16 00:00

A Gentle Introduction to Markov Chain Monte Carlo (MCMC)

Postedby dustinstansburyApplyingprobabilisticmodelstodatausuallyinvolvesintegratingacomplex,multi-dimensionalprobabilitydistribution.Forexample,calculatingtheexpectation/meanofamodeldistributioninvolv
lcj_cjfykx·2014-01-24 00:00

随机游走与马尔科夫链的一些基础

转载：http://www.bfcat.com/index.php/2012/04/rw_markov/这几天在看一些使用到了随机游走的相关文献，整理一下常用的公式和性质随机游走（randomwalk）
Savitch·2014-01-11 21:22

Absorbing markov chain

Inthemathematicaltheoryofprobability,anabsorbingMarkovchainisaMarkovchain,inwhicheverystatecanreachanabsorbingstate.Anabsorbingstateisastatethat,onceentered,cannotbeleft.Definition:  AMarkovchainisana
yihaizhiyan·2013-11-13 11:00

马尔可夫随机场（Markov Random Field)

马尔可夫随机场（MarkovRandomField）包含两层意思。马尔可夫性质：它指的是一个随机变量序列按时间先后关系依次排开的时候，第N+1时刻的分布特性，与N时刻以前的随机变量的取值无关。拿天气来打个比方。如果我们假定天气是马尔可夫的，其意思就是我们假设今天的天气仅仅与昨天的天气存在概率上的关联，而与前天及前天以前的天气没有关系。其它如传染病和谣言的传播规律，就是马尔可夫的。随机场：当给每一个
u010255642·2013-10-20 21:00

Markov chain Monte Carlo

通常，我们会遇到很多问题无法用分析的方法来求得精确解，例如由于式子特别，真的解不出来；一般遇到这种情况，人们经常会采用一些方法去得到近似解（越逼近精确解越好，当然如果一个近似算法与精确解的接近程度能够通过一个式子来衡量或者有上下界，那么这种近似算法比较好，因为人们可以知道接近程度，换个说法，一般一个近似算法被提出后，人们通常都会去考察或寻求刻划近似程度的式子）。本文要谈的随机模拟就是一类近似求解的
lcj_cjfykx·2013-09-02 18:00

机器学习&数据挖掘笔记_13（用htk完成简单的孤立词识别）

众所周知，著名的HMM开源库为Hidden Markov Model Toolk
·2013-08-22 07:00

马尔科夫随机场（Markov Random Field）的概念与应用（一）

     工作缘故，时常需要阅读些许文献，而在图像处理中关于概率、分割、聚类、求优类等类问题上，十有八九会和随机扯上关系，不是条件随机场（ConditionalRandomField，CRF）就是马尔科夫随机场（MarkovRandomField，MRF），甚是头疼。于是，打算抽出时间好好的看看什么是MRF。      通俗来说，MRF包含二层含义：      1）马尔科夫性质它指的是一个随机变量
kezunhai·2013-07-29 14:00

计算语言研究的先驱

1.Markov链      这里涉及到一个随机过程的概念，根据个人理解，这个概念可以归结为以下两点：（1）一个时间函数，随时间改变而改变；（2）每个时刻函数值不确定，是随机的，即每个时刻上的函数值按一定概率分布
renyp8799·2013-07-11 15:00

Markov chain& MCMC&Gibbs Sampling 总结

3.1随机模拟随机模拟(或者统计模拟)方法有一个很酷的别名是蒙特卡罗方法(MonteCarloSimulation)。这个方法的发展始于20世纪40年代，和原子弹制造的曼哈顿计划密切相关，当时的几个大牛，包括乌拉姆、冯.诺依曼、费米、费曼、NicholasMetropolis，在美国洛斯阿拉莫斯国家实验室研究裂变物质的中子连锁反应的时候，开始使用统计模拟的方法,并在最早的计算机上进行编程实现。随机
jazywoo123·2013-06-03 16:00

孤立词语音识别系统

1、umdhmm-v1.02代码  熟悉markov在语音识别中的应用2、MFCC特征提取《离散时间语音信号处理》3、dtw算法代码  动态warp规整匹配算法4、VQ-DHMM国内某大学的开源代码，只有识别部分代码实现中需要注意静音模型使用和标定问题
piaomiaoju·2013-06-01 19:00

回归分析作业3

53户居民某月用电记录见\3-15.xlsx"，试完成以下统计分析：(1)应用最小二乘法求经验回归方程；(2)以拟合值^yi为横坐标，学生化残差ri为纵坐标，作残差图，分析Gauss-Markov假设对本例的适用性
yujun7654321·2013-05-08 22:00

回归分析作业3

53户居民某月用电记录见\3-15.xlsx"，试完成以下统计分析：(1)应用最小二乘法求经验回归方程；(2)以拟合值^yi为横坐标，学生化残差ri为纵坐标，作残差图，分析Gauss-Markov假设对本例的适用性
yujun7654321·2013-05-08 22:00

MATLAB基本矩阵函数和操作

eye单位矩阵zeros全零矩阵ones全1矩阵rand均匀分布随机阵genmarkov生成随机Markov矩阵linspace线性等分向量logspace对数等分向量logm矩阵对数运算cumprod
wangyoufeng8889·2013-05-03 09:00

NLP 学习笔记 02 (Tagging Problems, and Hidden Markov Models)

(allcontentbasedonthecourseracoursenlp)--------------------------------------------------------------------------------------------------------这一周的主要课程是taggingproblems首先是简单介绍了一下supervisedlearningprobl
Dark_Scope·2013-03-06 11:08

NLP 学习笔记 02 (Tagging Problems, and Hidden Markov Models)

(allcontentbasedonthecourseracoursenlp)--------------------------------------------------------------------------------------------------------这一周的主要课程是taggingproblems首先是简单介绍了一下supervisedlearningprobl
Dark_Scope·2013-03-06 11:08

NLP 学习笔记 02 (Tagging Problems, and Hidden Markov Models)

(allcontentbasedonthe courseracoursenlp)--------------------------------------------------------------------------------------------------------这一周的主要课程是taggingproblems首先是简单介绍了一下supervisedlearningprob
Dark_Scope·2013-03-06 11:00

什么是Markov chain Monte Carlo？

MCMC方法是一种重要的模拟计算方法，马尔可夫链蒙特卡尔理论(MarkovchainMonteCarlo：MCMC)的研究对建立可实际应用的统计模型开辟了广阔的前景。90年代以来，很多应用问题都存在着分析对象比较复杂与正确识别模型结构的困难。现在根据MCMC理论，通过使用专用统计软件进行MCMC模拟，可解决许多复杂性问题。此外，得益于MCMC理论的运用，使得贝叶斯(Bayes)统计得到了再度复兴，
windowsLearner·2013-01-28 14:00

Random Text Generator (Markov)

RandomTextGenerator:Generator"meaningful"randomEnglishtextaccordingtosomeinputsamplefiles.Usemarkovalgorithmasthebasicalgorithmtoimplementthisgenerator.SimpleVersion:#!/usr/bin/envpython ''' Thismodu
ChenQi·2012-12-10 17:00

史上最详细最容易理解的HMM文章

http://www.52nlp.cn/hmm-learn-best-practices-four-hidden-markov-modelswiki上一个比较好的HMM例子分类隐马尔科夫模型HMM(隐马尔科夫模型
MachineLearning-ZJU·2012-10-15 13:18

史上最详细最容易理解的HMM文章

http://www.52nlp.cn/hmm-learn-best-practices-four-hidden-markov-modelswiki上一个比较好的HMM例子分类隐马尔科夫模型 HMM(隐马尔科夫模型
daringpig·2012-10-15 13:00

隐马尔科夫模型(Hidden Markov Models)

隐马尔科夫模型(HiddenMarkovModels)系列之一隐马尔科夫模型(HiddenMarkovModels)系列之二隐马尔科夫模型(HiddenMarkovModels)系列之三隐马尔科夫模型(HiddenMarkovModels)系列之四隐马尔科夫模型(HiddenMarkovModels)系列之五
tanmengwen·2012-10-11 10:00

隐马尔可夫模型攻略

转自http://www.leexiang.com/hidden-markov-model隐马尔可夫模型 (HiddenMarkovModel，HMM)最初由L.E.Baum和其它一些学者发表在一系列的统计学论文中
wolenski·2012-09-10 15:00

ACM中一类基于Markov链模型的期望问题（概率DP）

Abstract本文要讨论的是一类期望问题的解，基于以下限制：1.状态空间为一有限集合S。2.转移F:S->S是从S到S的一个映射，且该映射存在环。或者说将S画做一张图，任一状态s∈S对应图中一个点，则F为图的一个有向边集，且该图存在环。3.转移的代价C(F)为一个常量c（通常c=1）。或者说对于上面的图，任一条边的权为c。4.求从某一状态ss至另一状态st的代价期望。 Body水平粗浅，成文仓促
yang_7_46·2012-08-07 09:00

matlab常用函数

eye 单位矩阵 zeros 全零矩阵 ones 全1矩阵 rand 均匀分布随机阵 genmarkov 生成随机Markov矩阵 linspace 线性等分向量 logspace 对数等分向量 logm
lwjlaser·2012-05-30 15:00

UIMA自带资源的介绍

Hidden Markov Model Tagger Annotator 可以用来训练模型，并应用模型提供需要的服务
zangwenyang·2011-12-13 20:00

隐马尔可夫简介（转）

同前面一样，因为编辑器不支持latex方式的数学公式输入，所以我就试图用文字的方式来简要描述一下隐Markov模型（HiddenMarkovModel，HMM）。
TheAlgorithmArt·2011-10-15 21:00

[收藏]52NLP：隐马尔科夫模型(Hidden Markov Models)系列

wiki上一个比较好的HMM例子HMM学习最佳范例一：介绍几种不同程序语言的HMM版本HMM学习最佳范例二：生成模式HMM学习最佳范例三：隐藏模式HMM学习最佳范例四：隐马尔科夫模型HMM学习最佳范例五：前向算法1HMM学习最佳范例五：前向算法2HMM学习最佳范例五：前向算法3HMM学习最佳范例五：前向算法4HMM学习最佳范例五：前向算法5HMM学习最佳范例六：维特比算法1HMM学习最佳范例六：维
丕子 Fenix·2011-10-01 10:00

[收藏]52NLP：隐马尔科夫模型(Hidden Markov Models)系列

 wiki上一个比较好的HMM例子HMM学习最佳范例一：介绍几种不同程序语言的HMM版本HMM学习最佳范例二：生成模式HMM学习最佳范例三：隐藏模式HMM学习最佳范例四：隐马尔科夫模型HMM学习最佳范例五：前向算法1HMM学习最佳范例五：前向算法2HMM学习最佳范例五：前向算法3HMM学习最佳范例五：前向算法4HMM学习最佳范例五：前向算法5HMM学习最佳范例六：维特比算法1HMM学习最佳范例六：
丕子 Fenix·2011-10-01 02:00

Viterbi 算法

Viterbi算法,命名以其开发商安德鲁·Viterbi,是一种动态编程算法为发现暗藏的州很可能序列-以Viterbi道路著名-结果在被观察的事件序列,特别是就暗藏的Markov状况塑造。
jody1989·2011-09-30 17:25

隐马尔科夫模型(Hidden Markov Models) 系列之五

 介绍（introduction)生成模式（GeneratingPatterns）隐含模式（HiddenPatterns）隐马尔科夫模型（HiddenMarkovModels）前向算法（ForwardAlgorithm）维特比算法（ViterbiAlgorithm）前向后向算法（Forward-BackwardAlgorithm）总结  维特比算法(ViterbiAlgorithm) 找到可能性最
eaglex·2011-06-01 09:00

隐马尔科夫模型(Hidden Markov Models) 系列之四

 介绍（introduction)生成模式（GeneratingPatterns）隐含模式（HiddenPatterns）隐马尔科夫模型（HiddenMarkovModels）前向算法（ForwardAlgorithm）维特比算法（ViterbiAlgorithm）前向后向算法（Forward-BackwardAlgorithm）总结    前向算法(ForwardAlgorithm) 一、如果计
eaglex·2011-05-18 19:00

隐马尔科夫模型(Hidden Markov Models) 系列之三

 介绍（introduction)生成模式（GeneratingPatterns）隐含模式（HiddenPatterns）隐马尔科夫模型（HiddenMarkovModels）前向算法（ForwardAlgorithm）维特比算法（ViterbiAlgorithm）前向后向算法（Forward-BackwardAlgorithm）总结   隐马尔科夫模型（HiddenMarkovModels） 定
eaglex·2011-05-13 20:00

隐马尔科夫模型(Hidden Markov Models) 系列之二

 介绍（introduction)生成模式（GeneratingPatterns）隐含模式（HiddenPatterns）隐马尔科夫模型（HiddenMarkovModels）前向算法（ForwardAlgorithm）维特比算法（ViterbiAlgorithm）前向后向算法（Forward-BackwardAlgorithm）总结  隐含模式（HiddenPatterns） 当马尔科夫过程不够
eaglex·2011-05-02 22:00

隐马尔科夫模型(Hidden Markov Models) 系列之一

介绍（introduction)生成模式（GeneratingPatterns）隐含模式（HiddenPatterns）隐马尔科夫模型（HiddenMarkovModels）前向算法（ForwardAlgorithm）维特比算法（ViterbiAlgorithm）前向后向算法（Forward-BackwardAlgorithm）总结  介绍（introduction）通常我们总是对寻找某一段时间上
eaglex·2011-04-30 20:00

Matlab工具箱2

http://www.cs.ubc.ca/~murphyk/Software/ 马尔可夫、条件随机场、隐markov？决策
alaclp·2011-04-20 14:00

Metropolis Hasting算法

主要原理是构造了一个精妙的Markov链，使得该链的稳态是你给定的概率密度。它的好处，不用多说，自然是可以对付数学形式复杂的概率密度。
flyingworm_eley·2011-01-21 19:00

hiddem markov model(隐马尔科夫模型)

参考资料：讲的非常好（自认为）     http://wenku.baidu.com/view/41b91a36a32d7375a417809c.html
yihaizhiyan·2010-12-22 21:00
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