安装jieba:pip install jieba 原理： 基于前缀词典实现高效的词图扫描，生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图 (DAG) 采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合 对于未登录词，采用了基于汉字成词能力的 HMM 模型，使用了 Viterbi 算法 ...
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2020-02-02 19:34:51
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目录： 隐马尔可夫模型 Viterbi算法（必须掌握） 简述：普通领域不常用，自然语言与金融领域用的比较多，总共涉及到概率问题，求参数问题，取范围问题。 用到的知识点有全概率公式，条件概率公式，边缘概率公式，贝叶斯公式，极大似然估计 概率计算问题 直接计算法 暴力算法 前向算法 后向算法 后向算法不 ...
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2020-01-06 23:11:21
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viterbi 算法 https://wulc.me/2017/03/02/%E7%BB%B4%E7%89%B9%E6%AF%94%E7%AE%97%E6%B3%95/ https://en.wikipedia.org/wiki/File:Viterbi_animated_demo.gif http ...
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2019-12-05 13:14:12
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HMM的模型 图1 如上图所示，白色那一行描述由一个隐藏的马尔科夫链生成不可观测的状态随机序列，蓝紫色那一行是各个状态生成可观测的随机序列 话说，上面也是个贝叶斯网络，而贝叶斯网络中有这么一种，如下图： 代表：c确定时a和b独立。(c为实心圆代表：c已经被确定) 这时，如果把z1看成a，x1看成b， ...
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2018-02-26 20:37:11
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只是略微的看了些，有点感觉，还未深入，做个记录。 参考： 隐马尔可夫 (HMM)、前 / 后向算法、Viterbi 算法 再次总结 谁能通俗的讲解下 viterbi 算法？ 数学之美第二版的第 26 章 本文结构： 1.hmm三要素 2.维特比算法 3.简明例子 hmm三要素： 1.初始概率分布 π ...
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2018-01-17 00:35:22
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一、隐含马尔可夫模型（Hidden Markov Model） 1、简介 隐含马尔可夫模型并不是俄罗斯数学家马尔可夫发明的，而是美国数学家鲍姆提出的，隐含马尔可夫模型的训练方法（鲍姆-韦尔奇算法）也是以他名字命名的。隐含马尔可夫模型一直被认为是解决大多数自然语言处理问题最为快速、有效的方法。 2、马 ...
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2017-03-24 16:46:27
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这篇文章记录一下解决HMM三大问题的第二个问题的学习过程。回忆一下，第二个问题是什么来着？给定HMM模型\(lambda\)和观测序列O，求产生这个观测序列概率最大的状态序列是什么？把这个问题叫做解码问题，也是挺贴切的~ 求解这个问题，有一个经典的算法，叫做Viterbi算法。Viterbi是个了不 ...
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2016-08-28 16:16:50
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隐马尔科夫模型（HMM）是一种重要的机器学习模型，同时也是PGM中的一种。本文将通过几个例子来演示HMM可以帮我们做些什么事情。特别地，在这个过程中，我们还将向你介绍HMM中非常重要的前向（Forward）算法以及（基于动态规划思想设计的）维特比（Viterbi）算法。最后再来讨论一下HMM在自然语言处理中的一个应用举例。...
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2016-05-07 07:03:29
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一、结巴中文分词采用的算法
基于Trie树结构实现高效的词图扫描，生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图（DAG)
采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合
对于未登录词，采用了基于汉字成词能力的HMM模型，使用了Viterbi算法
二、结巴中文分词支持的分词模式
目前结巴分词支持三种分词模式：
精确模式，试图将句子最精确地切开，适...
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2015-08-29 18:50:49
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问题描述信道H长度L=3，H=(h0,h1,h2),其中h0=,h1=,h2=;基本信号类型x=10或-10,一个完整的信号序列为X=（x0,x1,x2,...，x9）;噪声W=（w0,w1,w2,...,w11）是满足高斯分布的（0,1）范围内的随机数；按照Y=H·X+W公式转换得到一个完整的信号序列Y=（y0,y1,y2,...,y11）。信号接收端..
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2015-05-25 06:16:41
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