作者：jostree转载请注明出处http://www.cnblogs.com/jostree/p/4335810.html一个例子：韦小宝使用骰子进行游戏，他有两种骰子一种正常的骰子，还有一种不均匀的骰子，来进行出千。开始游戏时他有2/5的概率出千。对于正常的骰子A，每个点出现的概率都是1/6.对...
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2015-03-13 21:59:43
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看本篇文章，假设你已经知道HMM中的前向算法相关概念
如果不知道，推荐先学习HMM学习最佳范例中相关文章这个问题来自于HMM学习最佳范例五：前向算法5
只不过再手动算一下，加深一下自己的理解已知隐马尔科夫模型如下：1、隐藏状态 (天气)：Sunny，Cloudy，Rainy；
2、观察状态（海藻湿度）：Dry，Dryish，Damp，Soggy；
3、初始状态概率： Sunny（0.63），...
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2015-03-05 19:31:13
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一：HMM解码问题
（1）编程深处无非就是算法和结构，以及各种架构和版本的管理（如Git管理），因此作为程序员算法这一关是绕不过去的；
（2）关于算法，个人比较崇尚的一本书是《算法导论》和ACM实战系类的算法培训；
（3）对于自然语言处理领域或者部分机械学习领域的算法，HMM模型是非常经典的算法之一，非常适合初学者学习和研究；
（4）HMM模型μ=（A,B,π），的状态是不可见...
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2015-01-19 10:53:05
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一：HMM解码问题
（1）给定一个观察序列O=O1O2...OT,和模型μ=（A,B,π），如何快速有效地选择在一定意义下“最优”的状态序列Q=q1q2...qT，使该状态最好地解释观察序列。
（2）最可能的隐藏状态序列(Finding most probable sequence of hidden states)；对于一个特殊的隐马尔科夫模型(HMM)及一个相应的观察序列，我们常常希望能找...
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2015-01-16 13:11:21
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条件随机场模型是Lafferty于2001年，在最大熵模型和隐马尔科夫模型的基础上，提出的一种判别式概率无向图学习模型，是一种用于标注和切分有序数据的条件概率模型。
CRF最早是针对序列数据分析提出的，现已成功应用于自然语言处理(Natural Language Processing，NLP） 、生物信息学、机器视觉及网络智能等领域。
1.序列标注的例子
标注（实体命名识别）：任命...
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2014-12-03 15:46:28
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转自：http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/8522078学习概率的时候，大家一定都学过马尔科夫模型吧，当时就觉得很有意思，后来看了数学之美之隐马模型在自然语言处理中的应用后，看到隐马尔科夫模型竟然能有这么多的应用，并且取得了很好的成果，更觉...
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2014-10-18 16:44:18
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首先介绍下隐马尔可夫模型，它是一个时序的概率模型，概念书上有原话，大致的意思是：由一个隐马尔科夫链随机生成的无法观测的状态随机序列，每个状态再产生一个可以观测的随机序列，结合书上的例子，这个状态可以是一个盒子，观测值就是盒子里面取出来的是红球还是白球。 下面是一些定义： Q：所有可...
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2014-10-16 20:53:23
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l 方法综述l Kalman 滤波器，扩展Kalman 滤波器，l 点追踪，轮廓追踪，3D建模追踪，基于颜色分布的追踪方法。l 3D建模方法跟踪很有效，但耗费时间。颜色直方图方法因为简单，有效并且高效的特性，成为了目前比较流行的一个用于表示被跟踪目标的方法。但颜色直方图也有局限性。隐马尔科夫模型是另...
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2014-10-01 00:37:20
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模型定义 隐马尔科夫模型定义如下：$$\lambda = (Q,V,A,B,\pi);$$ I是长度为T的状态序列：$I=(i_1,i_2,...,i_T)$; O是对应的观测序列: $O = (o_1,o_2,...,o_t)$; 其中： 1) Q为状态的集合:$Q={q_1,q_2,....
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2014-09-01 00:16:02
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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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