.【机器学习】隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）

最新推荐文章于 2024-09-11 17:46:38 发布
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文章标签： 机器学习 人工智能
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文章介绍了概率图模型，区分了有向图模型（贝叶斯网络）和无向图模型（马尔可夫网络），重点阐述了隐马尔可夫模型（HMM）的概念、结构及其实现中的关键算法，包括状态转移矩阵学习、动态规划方法（如前向算法、后向算法和维特比算法）以及在中文分词中的应用。

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概率图模型是一种用图形表示概率分布和条件依赖关系的数学模型。概率图模型可以分为两大类：有向图模型和无向图模型。有向图模型也叫贝叶斯网络，它用有向无环图表示变量之间的因果关系。无向图模型也叫马尔可夫网络，它用无向图表示变量之间的相关关系。概率图模型可以用于机器学习，人工智能，自然语言处理，计算机视觉，生物信息学等领域。

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一、马尔科夫模型

随机过程

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马尔科夫过程

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马尔科夫链

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状态转移矩阵通过训练样本学习得到，采用最大似然估计

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二、隐马尔可夫模型简介

2.1 模型结构

隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）

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自然语言处理之命名实体识别：Hidden Markov Model (HMM)：隐马尔可夫模型原理
zhubeibei168的博客
04-23 792
隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）是一种统计模型，特别适用于处理序列数据，如时间序列或文本序列。在NLP中，HMM被广泛应用于词性标注、命名实体识别、语音识别等任务。HMM通过定义一系列隐藏状态和观测状态，以及状态之间的转移概率和观测概率，来建模序列数据的生成过程，从而实现对序列数据的分析和预测。马尔可夫链是一种统计模型，它描述了一种随机过程，其中下一状态的概率仅依赖于当前状态，而不依赖于过去的状态。这种特性被称为“马尔可夫性质”。
隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Models, HMM) 原理与代码实例讲解
AI天才研究院
06-15 581
隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Models, HMM) 原理与代码实例讲解 1.背景介绍 隐马尔可夫模型（Hidden Markov Models, HMM）是一种统计模型，用于描述一个系统在某一时间序列上的状态变化。HMM
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1.隐马尔科夫模型介绍 隐马尔可夫模型是关于时序的概率模型，描述有一个隐藏的马尔科夫链随机生成不可观测的随机序列，在有各个状态生成一个观测而产生观测序列的过程。 ...
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隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Model，HMM) 最初由 L. E. Baum 和其它一些学者发表在一系列的统计学论文中，随后在语言识别，自然语言处理以及生物信息等领域体现了很大的价值。平时，经常能接触到涉及 HMM 的相关文章，一直没有仔细研究过，都是蜻蜓点水，因此，想花一点时间梳理下，加深理解，在此特别感谢 52nlp 对 HMM 的详细介绍。 　　考虑下面交通灯的例子
隐马尔科夫模型（HMM）
zhao_crystal的博客
11-24 6775
目录 1.隐马尔科夫模型求解步骤（其它大部分模型也均遵循如下路径） 2. HMM定义 2.1 HMM的两个基本性质 2.2 HMM的确定​ 3.HMM的三个基本问题 3.1 概率计算问题 3.1.1直接计算（暴力算法） 3.1.2前向算法和后向算法 3.2 参数估计/学习 3.2.1若训练数据包括观测序列和状态序列，则HMM的学习非常简单，是监督学习 3.2.2若训练数据只有观测序列，则HMM的学习需要使用EM算法，是非监督学习 3.3 模型的预测 3.3.1预测的近似算...
隐马尔可夫模型 (hidden Markov model, HMM)
连理o的博客
10-13 4360
本文为《统计学习方法》的读书笔记 目录隐马尔可夫模型的基本概念隐马尔可夫模型的定义观测序列的生成过程隐马尔可夫模型的 3 个基本问题概率计算算法直接计算法前向算法 (forward algorithm)后向算法 (backward algorithm)一些概率与期望值的计算学习算法监督学习方法Baum-Welch 算法 (无监督学习方法)预测算法近似算法维特比算法 (Viterbi algorithm) 隐马尔可夫模型的基本概念 隐马尔可夫模型的定义 隐马尔可夫模型是关于时序的概率模型。它描述由一个隐.
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 介绍（introduction)生成模式（Generating Patterns）隐含模式（Hidden Patterns）隐马尔科夫模型（Hidden Markov Models）前向算法（Forward Algorithm）维特比算法（Viterbi Algorithm）前向后向算法（Forward-Backward Algorithm）总结隐含模式（Hidden Patterns）当马尔科夫过程不够强大的时候，我们又该怎么办呢？在某些情况下马尔科夫过程不足以描述我们希望发现的模式。回到之前那个天气的
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机器学习中隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）理论
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06-26 1395
隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM） 前言 ：内容从实际案例到模型提取、建立、求解以及应用，侧重于该模型在机器学习中的研究和应用。 参考书： 《统计学习方法》 《The Model Thinker》 文章目录隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）1. 马尔可夫宿命论1.1 案例1.2 宿命2. 马尔可夫过程3. 隐马尔可夫模型3.1 从 EM 算法3.2 从马尔可夫过程3.3 到隐马尔可夫模型（HMM）3.3.1 形式定义3.3.2 模型建立3.
隐马尔可夫模型 Hidden Markov Model
小菜羊的博客
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本文介绍另一个生成模型——HMM 隐马尔可夫模型。HMM是一个用来描述系统隐性状态的转移和隐性状态的表现概率的概率模型。
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使用python语言进行编程，开发建立隐马尔可夫模型并分析。
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weixin_34008784的博客
01-19 215
随机场(Random Field)是在同一向量空间上一组随机变量组成的集合。通常情况下我们将存在相关关系的一组随机变量作为随机场进行研究。通常我们使用λ来表示一个参数给定的随机场。 概率图模型采用图来表示随机变量之间的相关关系， 最常见的概率图模型是采用有向无环图的贝叶斯网络和采用无向图的马尔科夫随机场。 马尔科夫随机场遵循马尔科夫假设， 即在随机过程中下一个状态仅与当前状态有关， 与历史状态无关...
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基于上一篇所讲到的马尔可夫模型，现在难度加大了，我们观测不出天气的状态，只能通过海藻的状态来推断出天气的状态。海藻的状态有四种，分别是Dry（干燥的）、Dryish（稍干的）、Damp（潮湿的）、Soggy（湿漉漉的）。海藻的状态是可观测的，那它就是观测状态，天气信息看不到就是隐藏状态。注：观测状态和隐藏状态并不是一 一对应的。
机器学习:隐马尔可夫模型(HMM)
读万卷书 行万里路
08-12 1962
隐马尔可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随机序列，再由各个状态生成同一个观测从而产生观测随机序列的过程。隐藏的马尔可夫链随机生成状态序列，而每一个状态又生成一个观测。
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