马尔可夫系列&最大熵模型

最新推荐文章于 2025-09-09 11:19:33 发布
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#马尔科夫 #最大熵模型

本文汇总了马尔科夫过程、马尔科夫链、隐马尔科夫模型的原理及其应用案例，深入解析PageRank算法背后的马尔科夫链思想，适合已具备初步认知的读者进一步深化理解。

看懂后看这个总结
马尔科夫过程，马尔科夫链，隐马尔科夫模型
https://blog.youkuaiyun.com/Cute_zhugoing/article/details/79747992
马尔科夫链经典案例 PageRank
https://blog.youkuaiyun.com/guoziqing506/article/details/70702449

详细学习
马尔可夫个人简介，马尔可夫链
https://www.cnblogs.com/baiboy/p/hmm1.html
熵，最大熵模型，隐马尔科夫模型
https://www.cnblogs.com/skyme/p/4651331.html

适合有认知后的汇总解释
马尔科夫模型与隐马尔科夫模型–周志华（机器学习）
隐马尔可夫是应用和实现方法
https://blog.youkuaiyun.com/maverick17/article/details/79574917

以上均为解释原理，没有源码等案例

机器学习-概率图模型：最大熵马尔可夫模型（MEMM）【解决序列问题】【前提假设：隐层状态序列符合马尔可夫性】【HMM--去除“观测状态相互独立”假设--＞MEMM】【判别式模型】
u013250861的博客
01-04 698
机器学习-自然语言处理(NLP)：最大熵马尔可夫模型（MEMM）【解决序列问题】【前提假设：隐层状态序列符合马尔可夫性】【判别式模型】
【自然语言处理】最大熵马尔可夫模型
LJR的博客
12-25 1730
最大熵马尔可夫模型（maximum-entropy Markov model，MEMM）又称为条件马尔可夫模型（conditional Markov model，CMM）。单纯顾名思义的话，可能会认为最大熵马尔可夫模型是最大熵模型与马尔可夫模型的融合，但其实，它结合了最大熵模型和隐马尔可夫模型（HMM）的共同特点，被广泛应用于序列标注问题。我们的讨论是以观测与状态是一对一关系为前提，而不考虑多个观测对应一个状态的情况，比如： 被认为是一个专有名词，而不是一个形容词和一个名词。先对比 MEMM 与 HMM。二
隐马尔科夫模型、最大熵模型、最大熵马尔科夫、条件随机场
kawhi849
08-05 1029
隐马尔科夫模型、最大熵模型、最大熵马尔科夫、条件随机场 https://blog.youkuaiyun.com/u010626937/article/details/78374624 双端LSTM网络分词 https://blog.youkuaiyun.com/Jerr__y/article/details/70471066 https://spaces.ac.cn/archives/3924(上文引用) LS...
最大熵马尔科夫模型
mouxiaofeng的专栏
12-27 5850
    下面的文章为图片格式，因为网页上没法写公式。    此文介绍最大熵马尔科夫模型，其实就是把hmm模型和最大熵模型撮合在一起，比较简单，效果一般，但比hmm模型的计算复杂性高得多，不过最大熵马尔科夫模型的2.0版本比较牛x，它就是crf。 
马尔可夫链与“熵”的结合（初稿）
untransffered_love的博客
02-24 2966
针对随机变量 X ，其熵 H(X)=-\sum_x p(x)\log_2 p(x) 可以衡量 X 的不确定度。复杂一点，联合分布 (X,Y) ，熵为 H(X,Y)=-\sum_x\sum_yp(x,y)\log_2p(x,y) 。而当这里的随机变量 X 变成一个随机过程 \{X_i\} 时，就有必要重新思考如何度量不确定度了。单个的定义 H(X_i) 不是很好，于是我们干脆定义一个比较平均一点的...
自然语言处理之三：最大熵马尔科夫模型
chjjunking的专栏
05-31 5845
<br />最大熵马尔科夫，看了N遍了。终于有点眉目。<br /> <br />最大熵马尔科夫在建模的时候考虑的问题和ME（最大熵模型）其实是一样的。<br /> <br />同样是马尔科夫的三个基本问题。<br /> <br /><br />问题1：给定观察序列O=O1,O2,…OT,以及模型  λ=(π, A, B),  如何计算P(O|λ)？ <br />问题2：给定观察序列O=O1,O2,…OT以及模型λ,如何选择一个对应的状态序列     S = q1,q2,…qT，使得S能够最为合理的解释观察序
隐马尔可夫模型、最大熵马尔科夫模型、条件随机场
Steve Wang's blog
11-14 1200
马尔科夫性质（Markov Property）是概率论中的一个概念：当一个随机过程在给的那个现在状态及所有过去状态的情况下，其未来状态的条件概率分布仅依赖于当前状态；换句话说，在给定现在状态时，它与过去状态（即该过程的历史路径）是条件独立的，那么此随机过程具有马尔可夫性。具有马尔可夫性质的过程通常称之为马尔可夫过程。 在介绍马尔可夫模型之前，先简单介绍下马尔可夫过程。马尔可夫过程是满足无后效性的随机过程。假设在一个随机过程中，tnt_ntn​时刻的状态sns_nsn​的条件分布，仅仅与前一个状态sn−.
27、隐马尔可夫模型与最大熵模型详解
最新发布
pp12345的博客
09-09 13
本文详细介绍了隐马尔可夫模型（HMM）中的核心算法，包括前向算法、维特比算法和前向后向算法（Baum-Welch算法），涵盖其原理、伪代码、流程图及复杂度分析。文章还探讨了HMM在语音识别和词性标注等实际场景中的应用，并结合EM算法解释参数训练过程，帮助读者深入理解HMM的建模与解码机制及其在自然语言处理和语音领域的广泛应用。
隐马尔可夫模型与最大熵模型技术解析
### 隐马尔可夫模型与最大熵模型技术解析 #### 1. 前向算法 前向算法用于计算给定隐马尔可夫模型（HMM）和观测序列时，观测序列的概率。其核心思想是通过动态规划的方式，逐步计算每个时间步的前向概率。 前向概率...
最大熵马尔科夫模型与隐马尔可夫模型和最大熵模型之间的关系
05-17
最大熵马尔科夫模型（MEMM）和隐马尔可夫模型（HMM）是两种常用的序列模型，而最大熵模型（MaxEnt）则是一种用于分类问题的模型。这三种模型之间有一定的联系和区别。 首先，MEMM和HMM都是用于建模序列数据的模型，...
马尔可夫链文本生成c语言,马尔可夫链文本生成
weixin_35577004的博客
05-23 290
关于这项任务与你在课堂上所涉及的内容的相关性(你的第二个问题)。 “数据结构”类的想法是让学生接触CS中经常遇到的很多结构：列表，堆栈，队列，哈希，各种类型的树，大图，各种信条和贪婪的矩阵等等。提供一些洞察他们的常见实现，他们的优点和缺点，以及他们的各种应用领域。由于大多数游戏/谜题/问题都可以映射到这些结构的某些组合，因此不乏基于讲座和作业的主题。你的课看起来很有趣，因为在保持对这些结构的关注的...
最大熵模型（ME）和最大熵马尔可夫模型（MEMM）
十里清风
07-12 2730
文章目录最大熵模型（Maximum Entropy Model, MEM）最大熵思想最大熵模型表示最大熵模型学习最大熵模型求解过程举例最大熵模型与极大似然估计最大熵模型与逻辑回归模型学习之改进的迭代尺度法（Improved Iterative Scaling，IIS）ME总结最大熵马尔可夫模型（Maximum Entropy Markov Model, MEMM）MEMM标注偏置问题 最大熵模型（Maximum Entropy Model, MEM） 最大熵思想 无更多信息的情况下，最随机的推断（概率分布
马尔可夫链文本生成c语言,C语言练习一道-马尔可夫链算法生成随机可读的文本...
weixin_28788441的博客
05-23 279
1 /*题目是：2 输入一段文字，然后两个两个为前缀单词，后一个单词为后缀。保存起来。3 然后输入前缀(两个单词)，按前缀后缀表随机输出直到结尾。45 思路就是建立哈希表 以两个单词(两个字符数组)为key值。6 哈希的编码方式是用ASCII码的总和。7 */8 #include9 #include10 #include11 #include12 /*全局数据成员*/1314 typedef s...
信息论笔记整理（三）
qq_16024557的博客
05-20 344
随机过程的熵率
最大熵马尔可夫模型MEMM
sigmeta的博客
11-02 2459
信息与熵 熵(信息熵)可被认为是系统不确定性(混乱程度)的度量，熵值越大，系统越混乱。 一个X值域为{x1, ..., xn}的随机变量的熵值H定义为： 其中，E 代表了期望函数，而I(X)是X的信息量（又称为信息本体），熵是随机变量的各值域概率及其信息量积的加总。 信息量是用来衡量单一随机变量发生时所含信息的的多寡，随机变量发生的概率越低，其发生后消除系统不确定性的能力越强，所含信...
概率图(三)--最大熵马尔科夫模型
atarik@163.com
06-14 1068
最大熵模型 最大熵模型属于log-linear model，在给定训练数据的条件下对模型进行极大似然估计或正则化极大似然估计： 其中，为归一化因子，w为最大熵模型的参数，fi(x,y)为特征函数——描述(x,y)的某一事实 具体推导参见:https://blog.youkuaiyun.com/asdfsadfasdfsa/article/details/80833781 最大熵马尔科夫模型 H...
【中文分词】最大熵马尔可夫模型MEMM
weixin_33978016的博客
12-20 718
Xue &amp;amp; Shen '2003 [2]用两种序列标注模型——MEMM (Maximum Entropy Markov Model)与CRF (Conditional Random Field)——用于中文分词；看原论文感觉作者更像用的是MaxEnt (Maximum Entropy) 模型而非MEMM。MEMM是由McCallum et al. '2000 [1]提出MEMM，针对于HM...
概率图模型：隐马尔可夫模型(HMM)、最大熵模型（ME）、最大熵马尔可夫模型(MEMM)、条件随机场(CRF)对比
qq_33360393的博客
05-31 3143
概率图模型对序列建模，区分概率图模型的关键是理解模型是联合概率分布还是条件概率分布，在nlp任务中，往往是要求条件概率P(y|x),联合概率分布模型通过贝叶斯公式将条件概率转换为求联合概率，再通过联合概率分布模型求解计算。 隐马尔可夫模型(HMM) 模型是一个联合概率分布P(Q,O)，其中Q为隐变量（对应预测结果Y），O为可观测变量（对应训练数据X）。 在求解问题时，通过贝叶斯公式转化为通过...
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