本章总结几个模板模型：动态贝叶斯、隐马尔科夫和Plate模型 1 OverView of Template Models 为了达到不用每一都对问题建立模型，而是每次都对某一类问题有一个统一的模型进行处理，而提出了模板模型。模板模型（template model）编码了具有重复结构和共享参数的模型。从 ...
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2017-09-09 22:27:56
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4.1 引言现在要研究的是这样一种过程：表示在时刻的值（或者状态），想对一串连续时刻的值，比如：，， ... 建立一个概率模型。最简单的模型就是：假设都是独立的随机变量，但是通常这种假设都是没什么根据的，也缺乏研究的意义。举例来说的话，如果用来代替某个公司，比如Google，在个交易日之后的股票价格... ...
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2017-08-27 12:05:45
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一、隐马尔科夫HMM如果： 有且仅仅有3种天气：0晴天。1阴天。2雨天 各种天气间的隔天转化概率mp： mp[3][3] 晴天 阴天 雨天 晴天 0.33333 0.33333 0.33333 阴天 0.33333 0.33333 0.33333 雨天 0.33333 0.33333 0.33333 ...
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2017-08-16 17:05:42
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这里主要是讲Conditional Random Fields(CRF)用于pixel-wise的图像标记（事实上就是图像切割）。CRF经经常使用于 pixel-wise的label 预測。当把像素的label作为形成马尔科夫场随机变量且能够获得全局观測时，CRF便能够对这些label进行建模。这样 ...
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2017-07-11 15:57:49
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文献[1]，交互多模型粒子滤波器 提出了一个新的方法：基于马尔科夫交换系统的多模型粒子滤波器。该滤波器利用交互式模型过滤器（IMM）和正则化粒子滤波器（正则化粒子滤波器概率密度是高斯概率密度的混合）的相互作用来处理非线性和非高斯噪声。在每个模式中使用固定数量的粒子，可避免现有的马尔科夫交换系统的多模 ...
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2017-06-19 12:51:02
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作为基于概率分词ansj的基础，或者是作为自然语言处理的入门理论学习资料 ...
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2017-06-18 20:48:59
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现有的机器学习算法根据模型的学习过程大致可以分为四类：监督式学习，无监督式学习，半监督式学习和增强学习。 ① 监督式学习：从标记好的训练数据中进行模型的训练，常用来做分类和回归，例如逻辑回归、反向神经网络； ② 无监督式学习：根据数据的特征直接对数据的结构和数值进行归纳，常用来做聚类，例如周知的K- ...
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2017-06-16 23:02:32
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隐马尔科夫模型HMM（一）HMM模型 隐马尔科夫模型HMM（二）前向后向算法评估观察序列概率 隐马尔科夫模型HMM（三）鲍姆-韦尔奇算法求解HMM参数（TODO） 隐马尔科夫模型HMM（四）维特比算法解码隐藏状态序列（TODO） 在本篇我们会讨论HMM模型参数求解的问题，这个问题在HMM三个问题里算 ...
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2017-06-10 22:26:57
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隐马尔科夫模型HMM（一）HMM模型 隐马尔科夫模型HMM（二）前向后向算法评估观察序列概率 隐马尔科夫模型HMM（三）鲍姆-韦尔奇算法求解HMM参数（TODO） 隐马尔科夫模型HMM（四）维特比算法解码隐藏状态序列（TODO） 在隐马尔科夫模型HMM（一）HMM模型中，我们讲到了HMM模型的基础知 ...
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2017-06-08 10:33:41
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隐马尔科夫模型HMM（一）HMM模型基础 隐马尔科夫模型HMM（二）前向后向算法评估观察序列概率（TODO） 隐马尔科夫模型HMM（三）鲍姆-韦尔奇算法求解HMM参数（TODO） 隐马尔科夫模型HMM（四）维特比算法解码隐藏状态序列（TODO） 隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model ...
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2017-06-06 15:52:06
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