总结： 1. HMM的概念： {Z}是状态序列的随机变量，{x}是观测序列的随机变量，他们是随机变量。 Q是状态集合，即气压集合（L,M,H），V是观测集合，即天气集合（S,C,W,R） I是状态序列，即气压序列（M,M,H,H,LL....），随机的但相互关联；A为转移矩阵：aij=P(it+1= ...
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2020-07-02 00:11:14
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【ML-13-1】隐马尔科夫模型HMM 【ML-13-2】隐马尔科夫模型ＨＭＭ--前向后向算法 【ML-13-3】隐马尔科夫模型ＨＭＭ--Baum-Welch（鲍姆-韦尔奇） 【ML-13-4】隐马尔科夫模型ＨＭＭ--预测问题Viterbi（维特比）算法 目录 基础--HMM常用概率的计算 HMM模 ...
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2020-04-12 14:28:43
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2020-04-12 14:22:12
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【ML-13-1】隐马尔科夫模型HMM 【ML-13-2】隐马尔科夫模型ＨＭＭ--前向后向算法 【ML-13-3】隐马尔科夫模型ＨＭＭ--Baum-Welch（鲍姆-韦尔奇） 【ML-13-4】隐马尔科夫模型ＨＭＭ--预测问题Viterbi（维特比）算法 目录 基础知识-马尔可夫链 HMM简介 HM ...
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2020-04-12 14:17:54
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2020-04-12 14:04:57
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隐含状态解码问题的描述 上一篇我们讲完了概率估计问题，这里我们再来讲一下隐马尔科夫模型的状态解码问题。 解码 Decoding，就是给定一个已知的观测序列，求它最有可能对应的状态序列。那么用形式化的语言来说，就是已知模型λ = (A, B, π)和观测序列$O = (o_{1},o_{2},..., ...
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2020-04-02 15:52:41
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从马尔科夫链到隐马尔科夫模型 在前面几篇的内容里，我们介绍了马尔科夫链，下面我们接着来说说隐马尔科夫模型，它的英文全称是 Hidden Markov Model，也就是我们经常看到的 HMM 模型。隐马尔科夫模型是一种统计模型，它广泛地应用在语音识别、词性自动标注、概率文法等自然语言处理的各个应用领 ...
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2020-04-01 19:37:13
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本科阶段学了三四遍的HMM，机器学习课，自然语言处理课，中文信息处理课；如今学研究生的自然语言处理，又碰见了这个老熟人； 虽多次碰到，但总觉得一知半解，对其了解不够全面，借着这次的机会，我想要直接搞定这个大名鼎鼎的模型，也省着之后遇到再费心。 Outline 模型引入与背景介绍 从概率图讲起 贝叶斯 ...
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2019-12-24 23:48:08
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隐马尔科夫模型是一种序列模型，广泛应用于自然语言处理，语音识别，生物信息等领域。 1. 模型的定义与约定： 定义：一个隐马尔科夫模型指的是如下的两个随机序列$I,O$： 1）一个不可观测随机序列：$I=(i_{1},...,i_{T})$, 可以取值状态集合$Q=\lbrace 1,...,K\rb ...
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2019-11-02 00:31:05
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直接入正题吧，不想等了 第七章 HMM隐马尔科夫模型 1.马尔科夫模型 状态转移矩阵 一阶马尔科夫模型： （1）状态 （2）状态转换概率 （3）初始概率 2.隐马尔可夫模型 观察状态 和 隐藏状态（需要得到的），他们并不是一一对应的关系。 ...
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2019-09-18 10:44:58
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