最近一个赌场的老板发现生意不畅，于是派出手下去赌场张望。经探子回报，有位大叔在赌场中总能赢到钱，玩得一手好骰子，几乎是战无不胜。而且每次玩骰子的时候周围都有几个保镖站在身边，让人不明就里，只能看到每次开局，骰子飞出，沉稳落地。老板根据多年的经验，推测这位不善之客使用的正是江湖失传多年的"偷换骰子大法...
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2014-09-19 15:08:25
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在语音识别领域，HMM已经被证明是最成功的统计模型之一，但仍有局限：
1，individual observation parameters分布假设能够很好代表高斯混合和自回归密度往往和现实不符。
2，另一个局限是相对神经网络而言，HMM判别性能不好。
最近研究者将HMM用于手语识别，而且取得不错表现。但是局限性仍然存在。
参考文献："AChines...
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2014-09-02 19:56:55
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原文链接地址：http://www.52nlp.cn/hmm-concrete-example-on-wiki/ Alice 和Bob是好朋友，但是他们离得比较远，每天都是通过电话了解对方那天作了什么.Bob仅仅对三种活动感兴趣:公园散步,购物以及清理房间.他选择做什么事情只凭当天天气.Alice....
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2014-09-02 13:52:54
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参考，隐马尔可夫模型（HMM）攻略 首先看看确定的状态序列，这种状态序列中状态的变化是确定的，比如 红绿灯，一定是绿灯->红灯->黄灯，这样的状态序列 当然也有些不确定状态序列，比如 天气，今天是晴天，你不能确定明天也一定是晴天或雨天 于是我们用概率来表示这种不确定性，称为马尔可夫过程 (Marko...
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2014-09-01 22:21:23
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马尔科夫模型
马尔科夫模型是单重随机过程，是一个2元组：(S,A)。
其中S是状态集合，A是状态转移矩阵。
只用状态转移来描述随机过程。
马尔科夫模型的2个假设
有限历史性假设：t+l时刻系统状态的概率分布只与t时刻的状态有关，与t时刻以前的状态无关；
齐次性假设：从t时刻到t+l时刻的状态转移与t的值无关。
以天气模型为例
天气变化有3中状态S:{1(阴),2（云）,...
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2014-08-27 11:01:47
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HMM（隐马尔科夫模型）基本原理及其实现HMM基本原理Markov链：如果一个过程的“将来”仅依赖“现在”而不依赖“过去”，则此过程具有马尔可夫性，或称此过程为马尔可夫过程。马尔可夫链是时间和状态参数都离散的马尔可夫过程。HMM是在Markov链的基础上发展起来的，由于实际问题比Markov链模型所...
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2014-08-19 22:22:45
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第一部分 引言
关于隐马尔柯夫模型的详细内容在此就不详细介绍了，介绍HMM模型的文章很多，请读者自行去学习。二阶隐马尔柯夫模型解决问题有两个假设：其一是当前的状态仅与它前面相邻的状态有关；其二是状态转换和从某个状态发射某个观察符号的概率与时间t无关（即不动性假设）。HMM是在这两个假设的前提下解决各种各样的问题的。
对于第二个假设，我们不去讨论它。现在来看第一...
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2014-08-01 20:02:22
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第一部分 模型简介
隐马尔可夫模型是马尔可夫链的一种，它的状态不能直接观察到，但能通过观测向量序列观察到，每个观测向量都是通过某些概率密度分布表现为各种状态，每一个观测向量是由一个具有相应概率密度分布的状态序列产生。所以，隐马尔可夫模型是一个双重随机过程 ----具有一定状态数的隐马尔可夫链和显示随机函数集。自20 世纪80年代以来，HMM被应用于语音识别，取得重大成功。到了90...
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2014-07-29 14:38:48
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（http://blog.csdn.net/xum2008/article/details/38147425）隐马尔科夫模型（HMM）：图1. 隐马尔科夫模型隐马尔科夫模型的缺点： 1、HMM只依赖于每一个状态和它对应的观察对象： 序列标注问题不仅和单个词相关，而且和观察序列的长度，单词的上下文，等...
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2014-07-29 12:28:06
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隐马尔科夫模型（HMM）：
图1. 隐马尔科夫模型
隐马尔科夫模型的缺点：
1、HMM只依赖于每一个状态和它对应的观察对象：
序列标注问题不仅和单个词相关，而且和观察序列的长度，单词的上下文，等等相关。
2、目标函数和预测目标函数不匹配：
HMM学到的是状态和观察序列...
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2014-07-27 11:55:03
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