【机器学习】隐马尔可夫模型（hidden Markov model，HMM）是可用于标注问题的统计学习模型，描述由隐藏马尔科夫链随机生成的观测序列的过程，属于生成模型。在语音识别，自然语言处理，生物信息，模式识别有广泛的应用。 ...
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2018-03-09 20:36:16
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先介绍一下马尔科夫模型： 马尔可夫模型（Markov Model）是一种统计模型，广泛应用在语音识别，词性自动标注，音字转换，概率文法等各个自然语言处理等应用领域。经过长期发展，尤其是在语音识别中的成功应用，使它成为一种通用的统计工具。 特征：有限视野、时间不变性 隐性马尔可夫模型： HMM(Hid ...
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2018-03-08 00:06:55
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在MCMC(一)蒙特卡罗方法中，我们讲到了如何用蒙特卡罗方法来随机模拟求解一些复杂的连续积分或者离散求和的方法，但是这个方法需要得到对应的概率分布的样本集，而想得到这样的样本集很困难。因此我们需要本篇讲到的马尔科夫链来帮忙。 1. 马尔科夫链概述 马尔科夫链定义本身比较简单，它假设某一时刻状态转移的 ...
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2018-03-04 16:02:56
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作为一种随机采样方法，马尔科夫链蒙特卡罗（Markov Chain Monte Carlo，以下简称MCMC）在机器学习,深度学习以及自然语言处理等领域都有广泛的应用，是很多复杂算法求解的基础。比如我们前面讲到的分解机(Factorization Machines)推荐算法，还有前面讲到的受限玻尔兹 ...
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2018-03-04 15:59:00
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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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基本概念 1Markov Models 2Hidden Markov Models 3概率计算算法前向后向算法 1-3-1直接计算 1-3-2前向算法 1-3-3后向算法 4学习问题Baum-Welch算法也就是EM算法 5预測算法 基本概念 1.1Markov Models 处理顺序数据的最简单的 ...
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2018-02-13 19:00:22
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1. 前言 隐马尔科夫HMM模型是一类重要的机器学习方法，其主要用于序列数据的分析，广泛应用于语音识别、文本翻译、序列预测、中文分词等多个领域。虽然近年来，由于RNN等深度学习方法的发展，HMM模型逐渐变得不怎么流行了，但并不意味着完全退出应用领域，甚至在一些轻量级的任务中仍有应用。本系列博客将详细 ...
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2018-02-03 15:53:33
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马尔科夫你需要知道这么几个点： 第一个是要知道如何形成马尔科夫随机场的条件，就是当有多个随机变量满足：Xi只由他的邻居决定，至于邻居是可以形成无向图，邻居是点，邻居和邻居的连线是边。 第二个要清楚的是Hammersley-Clifford-Theorem形成的条件，很容易，是说马尔科夫随机场里面的P... ...
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2018-01-30 12:51:01
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主要分为几个部分： NER+消歧，NERC+CRF，POS Tagging+HMM+实例提取，事实提取+信息提取+马尔科夫逻辑，语义网+可决定性，数据安全。 NER+消歧： NER目的：找entity名字 NER的两种方式：字典，正则 字典分为两类：传统字典和TRIE，传统字典慢，TRIE是单词树， ...
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2018-01-30 12:28:36
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