统计学习方法第十章习题答案

最新推荐文章于 2023-04-16 18:23:30 发布
原创 最新推荐文章于 2023-04-16 18:23:30 发布 · 3.9k 阅读 · 18 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#统计学习方法 #李航 #隐马尔可夫模型

本文详细解答了统计学习方法第十章中的习题，包括使用后向算法、前向后向算法及维特比算法解决隐马尔可夫模型的相关问题。通过计算初值、递推和终止步骤，解析了不同阶段的解题过程，并给出了最优路径的概率、终点及回溯路径。

【10.1】解：按照后向算法10.3
（1） 计算初值 这里写图片描述
（2） 递推计算
这里写图片描述
（3） 终止
这里写图片描述

【10.2】解：按照前向后向算法式10.23，
这里写图片描述

<

最低0.47元/天 解锁文章
李航《统计学习方法》第2版 第10章HMM课后习题答案
weixin_43646592的博客
01-23 2205
HMM这一章比较简单，把原理弄熟，看着公式，用numpy实现很简单。 习题10.1 懒得手算，直接代码： import numpy as np import pandas as pd class MyHMM: def __init__(self,p,A,B,Ob,method="forward"): self.p=p # 初始状态概率 self.A=A # 状态转移概率分布 self.B=B # 观测概率分布 self.Ob=
《统计学习方法》课后习题答案汇总
qq_41562704的博客
06-04 1万+
章节名 地址 第一章 统计学习方法概论 Blog 第二章 感知机 Blog 第三章 K近邻法 Blog 第四章 朴素贝叶斯法 Blog 第五章 决策树 Blog 第六章 逻辑斯蒂回归与最大熵模型 第七章 支持向量机 Blog 第八章 提升方法 Blog 第九章 EM算法及其推广 第十章 隐马尔可夫模型 Blog 第十一章 条件随机场 ...
《统计学习方法》第10章习题答案
时间的玫瑰的博客
12-11 2299
10.2 参考：李航统计学习方法第二版第十章习题解答 α1(1)=π1b1(o1)=0.2×0.5=0.1\alpha_1(1) = \pi_1 b_1(o_1) = 0.2 \times 0.5 = 0.1α1​(1)=π1​b1​(o1​)=0.2×0.5=0.1 α1(2)=π2b2(o1)=0.3×0.4=0.12\alpha_1(2) = \pi_2 b_2(o_1) = 0.3 \times 0.4 = 0.12α1​(2)=π2​b2​(o1​)=0.3×0.4=0.12 α1(3)=π3b3
统计学习方法课后习题【第十章】
R
06-25 803
HMM的代码实现 & exercise10_1,10_2,10_3运行结果 目录 HMMcode exercise 10_1:后向算法 HMMcode import numpy as np class HMM: def __init__(self): self.alphas = None self.betas = None self.forward_p = None self.backend_p =...
李航老师《统计学习方法》第二版第十章课后题答案
qq_41626059的博客
10-13 4463
10.1 解： 话不多说，上代码，自己写的哦，通用版，看到网上有多个不同版本的答案，还都是手算的，也是很佩服这些大佬的耐心，那么多的小数，还一点点的算。第一个函数Bw_Recurrent(A,B,start_p,list_observation)为后向算法，名字里面的Bw表示BackWards # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sun Oct 11 13:38:34 2020 @author: DELL """ import numpy as np def
李航统计学习方法-第十章HMM-习题答案（10.2）
jinhuan_hit的博客
08-02 3571
本文为李航统计学习方法第十章隐马尔可夫模型习题10.2答案，在书中P189页。 为了方便大家练习所学知识，特将计算过程手写发布于此，供大家学习参考。如有错误之处，还望批评指正。 ps：最后一行公式最后计算结果有误，应该为0.537,图片难以更正，请谅解。 ...
统计学习方法 第十章习题答案
qq_41562704的博客
06-02 6143
10.1 题目： 给定盒子和球组成的隐马尔可夫模型a=（A，B，x），其中，
《统计学习方法》第10章 隐马尔科夫模型 HMM算法 纯Python代码实现 + 前后向算法矩阵形式 + 课后习题答案
捡起一束光的博客
01-19 852
《统计学习方法》第10章 隐马尔科夫模型，HMM算法矩阵写法，非常简洁，定义HiddenMarkov类... 习题演练...
李航统计学习方法-第十章HMM-习题答案（10.1）
orange_xiang的博客
02-01 2409
在网上搜到的课后习题10.1的答案有误，在这里重新写一遍解题过程供大家参考： (1) 计算初值 (2) 递推计算 (3) 终止 ...
《统计学习方法（第2版）》李航 第十章 隐马尔可夫模型 思维导图笔记 及 课后习题答案（使用python3编写算法）
qq_26928055的博客
04-17 2299
10.1 import numpy as np from collections import Counter A = np.array([[0.5, 0.2, 0.3], [0.3, 0.5, 0.2], [0.2, 0.3, 0.5]]) B = np.array([[0.5, 0.5], [0.4, 0.6], [0.7, 0.3]]) pi = np.array([[0.2, 0..
统计学习方法第十章课后习题10.1,10.2,10.3
qq_39638957的博客
01-24 1072
代码经书上正文中例子测试，通过 10.1本题要求用后向计算，这里同时提供正向算法代码 import numpy as np def back_prob(): beta = np.ones(N) for t in range(T - 2, -1, -1): beta_old = beta.copy() for i in range(N)...
李航统计学习方法-第十章HMM-习题答案（10.3）
jinhuan_hit的博客
08-02 2441
本文主要针对李航统计学习方法第十章隐马尔可夫模型的习题10.3,书中P189页，给出了具体的手写计算与推导步骤，如下图所示。 t=1,t=2,t=3的情况与书中P187页，例题10.3一致，t=4是继续的计算过程。如有错误，还望批评指正。 ...
统计学习方法笔记之十----隐马尔科夫模型（一）
秋水顽石
07-16 1226
## 基本概念 隐马尔可夫模型（hidden Markov model。HMM）是指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。** ### 隐马尔可夫模型的定义 **隐马尔可夫模型** 　　隐马尔可夫模型是关于时序的概率统计模型，描述由一个隐藏的马尔科夫链随机生成不可观测的状态随机序列，再由各个状态生成一个观测而产生观测随机序列的过程。
李航 统计学习方法第十章 HMM 答案
wqtltm的博客
02-08 1684
10.1题function HMM A = [0.5,0.2,0.3;0.3,0.5,0.2;0.2,0.3,0.5]; B = [0.5,0.5;0.4,0.6;0.7,0.3]; pi0 = [0.2,0.4,0.4]'; O = [1,2,1,2]; sizes = length(O); beita = zeros(3,sizes); alpha = zeros(3,sizes); be...
统计学第八版贾俊平第八章课后习题答案
WHNWZY的博客
04-16 9465
3.3一种袋装食品用生产线自动装填。每袋重量大约为50g，但由于某些原因，每袋重量不会恰好是50g。下面是随机抽取的100袋食品，测得的重量数据如表所示。
《统计学》第八版贾俊平第八章假设检验知识点总结及课后习题答案
WHNWZY的博客
06-17 5万+
贾俊平《统计学》第八章假设检验知识点总结及课后习题答案
《统计学》第八版贾俊平第二章课后习题及答案总结
WHNWZY的博客
05-31 1万+
贾俊平《统计学》第二章 课后习题及答案总结
《统计学》第八版贾俊平第四章总结及课后习题答案
WHNWZY的博客
06-13 4万+
贾俊平《统计学》第四章总结及习题练习
《统计学》第八版贾俊平第七章知识点总结及课后习题答案
热门推荐
WHNWZY的博客
06-17 8万+
贾俊平《统计学》第七章知识点总结及课后习题答案
C++程序设计第十章习题答案示例
《C++程序设计》第十章习题答案相关知识点详解 本资源标题为“C++程序设计》 答案”，描述中明确指出是“第十章，我会继续努力的”，结合标签信息如“C++”、“程序设计”、“习题答案”、“cpp”、“源代码”、...
评论 3
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值