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搜索关键字:隐马尔可夫    ( 120个结果
隐马尔可夫(HMM)模型
隐马尔可夫(HMM)模型 隐马尔可夫模型,是一种概率图模型,一种著名的有向图模型,一种判别式模型。主要用于时许数据建模,在语音识别、自然语言处理等领域广泛应用。 概率图模型分为两类,一类:使用有向无环图表示变量间的依赖关系,称为有向图模型或者贝叶斯网;第二类:使用无向图表示变量间的依赖关系,称为无向 ...
分类:其他好文   时间:2018-09-22 12:44:06    阅读次数:174
隐含马尔科夫模型
雅格布森通信六要素:发送者,信道,接受者,信息,上下文和编码。 马尔科夫假设:随机过程中各个状态的概率分布只与它的前一个状态有关。满足这个假设即为马尔科夫过程(马尔科夫链)。 隐马尔可夫模型:任意时刻t的状态s是不可见的,但是其输出o是可见的,且o有且仅和s相关(独立输出假设)。 训练算法:鲍姆-韦 ...
分类:其他好文   时间:2018-09-09 18:08:09    阅读次数:148
n-grama
一、N-Gram的原理(这个词出现在句子中出现的概率) N-Gram是基于一个假设:第n个词出现与前n-1个词相关,而与其他任何词不相关。(这也是隐马尔可夫当中的假设。)整个句子出现的概率就等于各个词出现的概率乘积。各个词的概率可以通过语料中统计计算得到。假设句子T是有词序列w1,w2,w3...w ...
分类:其他好文   时间:2018-09-03 20:56:10    阅读次数:187
机器学习中的几个概念的关系
目前, 机器学习主要由以下三条主线进行发展: DeepLearning 算法 (DL, 深度学习: 2010 年前后由多伦多大学的 Geoffrey Hinton 提出) 与衍生的 卷积神经网络 (CNN, 有监督) 和深度置信网络 (DNN, 无监督) 在计算机视觉、语言识别和部分自然语言处理领域 ...
分类:其他好文   时间:2018-08-16 23:00:48    阅读次数:251
隐马尔可夫模型
隐马尔可夫模型(HMM)是一种统计模型 先来看一个维基百科提供的例子: https://en.wikipedia.org/wiki/Hidden_Markov_model 假设你有一个住得很远的朋友,他每天跟你打电话告诉你他那天做了什么。你的朋友仅仅对三种活动感兴趣:公园散步,购物以及清理房间。他选 ...
分类:其他好文   时间:2018-08-16 17:38:22    阅读次数:358
级联分类器原理
目前人脸检测方法主要分为两大类,基于知识和基于统计。 基于知识的人脸检测方法主要包括:模板匹配,人脸特征,形状与边缘,纹理特征,颜色特征。 基于统计的人脸检测方法主要包括:主成分分析与特征脸法,神经网络模型,隐马尔可夫模型,支持向量机,Adaboost算法。 基于知识的方法将人脸看成不同特征的特定组 ...
分类:其他好文   时间:2018-08-01 22:18:46    阅读次数:686
隐马尔可夫模型
隐马尔科夫模型是可用于标注问题的统计学习模型,描述由隐藏的马尔可夫链随机生成观测序列的过程,属于生成模型。隐马尔科夫模型由初始概率分布、状态转移概率分布以及观测概率分布确定。 1、隐马尔科夫模型是关于时序的概率模型,描述由一个隐藏的马尔可夫链随机生成不可观测的状态的序列,再由各个状态随机生成一个观测 ...
分类:其他好文   时间:2018-07-20 22:36:24    阅读次数:169
连载30:软件体系设计新方向:数学抽象、设计模式、系统架构与方案设计(简化版)(袁晓河著)
隐马尔可夫模型 马尔可夫链:马尔可夫链是满足马尔可夫性质的随机过程。 马尔可夫链(Markov Chain),描述了一种状态序列,其每个状态值取决于前面有限个状态。马尔可夫链是具有马尔可夫性质的随机变量的一个数列。这些变量的范围,即它们所有可能取值的集合,被称为“状态空间”,而Xn的值则是在时间n的状态。如果Xn+1对于过去状态的条件概率分布仅是Xn的一个函数,则 这
分类:其他好文   时间:2018-06-27 14:59:49    阅读次数:173
机器学习——HMM & CRF
整理自: https://blog.csdn.net/woaidapaopao/article/details/77806273?locationnum=9&fps=1 HMM CRF HMM和CRF对比 1.HMM算法 隐马尔可夫模型是用于标注问题的生成模型。有几个参数(ππ,A,B):初始状态概 ...
分类:其他好文   时间:2018-05-09 22:34:48    阅读次数:182
隐马尔可夫模型的三大问题及求解方法
本文主要介绍隐马尔可夫模型以及该模型中的三大问题的解决方法。 隐马尔可夫模型的是处理序列问题的统计学模型,描述的过程为:由隐马尔科夫链随机生成不可观测的状态随机序列,然后各个状态分别生成一个观测,从而产生观测随机序列。 在这个过程中,不可观测的序列称为状态序列(state sequence), 由此 ...
分类:其他好文   时间:2018-05-02 15:56:07    阅读次数:293
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