隐马尔可夫模型

最新推荐文章于 2025-06-18 23:48:07 发布
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#算法 #统计学 #数据

博客围绕算法、统计学和数据展开，虽未给出具体内容，但推测会涉及算法在数据处理中的运用，以及统计学方法对数据的分析等信息技术相关内容。
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10.2 基于隐马尔可夫模型（HMM）的孤立字语音识别_隐马尔可夫模型（HMM）的孤立字语音识别_
09-30
在本主题中，我们将深入探讨基于隐马尔可夫模型（HMM）的孤立字语音识别方法，并结合MATLAB程序实现进行讲解。 隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）是概率统计模型，广泛应用于自然语言处理、生物信息学...
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ASR 隐马尔可夫模型（HMM）
01-07
隐马尔可夫模型（HMM） 简单理解HMM 数据科学中，预测是一个经久不衰的问题。以常见的时间为序数据为例，数据科学家期望对过去（t0t_{0}t0​时刻）和当前（tNt_{N}tN​时刻）数据的观察( Time )，实现预测未来（tN+...
隐马尔可夫模型（HMM）
Rhett_Butler0922的博客
04-25 969
它通过隐状态和观测状态的概率建模，解决了评估、解码和学习三大核心问题。隐马尔可夫模型是一种统计模型，用于描述一个系统中隐藏状态（不可直接观测）通过一系列可观测的输出（观测序列）表现出来的过程。这个例子模拟了一个简单的天气预测HMM，状态为“晴天”和“雨天”，观测为“干”和“湿”。HMM的核心思想是：通过观测到的数据序列，推断背后的隐藏状态序列，或计算某种概率。维特比算法是一种动态规划算法，类似于前向算法，但目标是找到概率最大的路径。以下是一个简单的Python代码示例，展示如何实现HMM的前向算法。
什么是隐马尔可夫模型
彬彬侠的博客
12-02 1517
隐马尔可夫模型（HMM）是一个统计模型，用来描述一个由不可观测（隐含）状态组成的马尔可夫过程，并且这些隐状态是通过可观测的变量（观测数据）来间接推测的。HMM广泛应用于各种时序数据的建模，尤其是在无法直接观察到系统状态的情况下。通过观测到的观测变量，我们可以推测系统的隐状态序列，进而进行分析、预测和决策。
第十章：隐马尔可夫模型
a131529的博客
05-21 825
HMM是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。通过隐马尔可夫模型，我们可以根据观测的活动（散步和读书）推测出最可能的天气变化（隐含状态）。在这个例子中，通过三天的活动记录，我们推测出最可能的天气序列是“晴天，晴天，雨天”。隐马尔可夫模型广泛应用于类似的时间序列数据分析，比如语音识别、基因序列分析等，通过观测到的数据推测背后的隐藏状态序列。在大概了解了上述例子后，接下来就可以深入了解什么是隐马尔可夫模型了。
第10章 隐马尔可夫模型课后习题
m0_56676945的博客
07-03 1106
1．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的序列，再由各个状态随机生成一个观测而产生观测的序列的过程。隐马尔可夫模型由初始状态概率向量π、状态转移概率矩阵A和观测概率矩阵B决定。因此，隐马尔可夫模型可以写成λABπ。隐马尔可夫模型是一个生成模型，表示状态序列和观测序列的联合分布，但是状态序列是隐藏的，不可观测的。隐马尔可夫模型可以用于标注，这时状态对应着标记。标注问题是给定观测序列预测其对应的标记序列。2．概率计算问题。给定模型λAB。
隐马尔可夫模型python_隐马尔可夫模型HMM及Python实现
weixin_28951683的博客
02-12 2990
隐马尔可夫模型差不多是学习中遇到的最难的模型了，本节通过对《统计学习方法》进行学习并结合网上笔记，用Python代码实现了隐马模型观测序列的生成、前向后向算法、Baum-Welch无监督训练、维特比算法。比较清晰的了解了隐马尔可夫模型，其实在实际运用中我们只需要调用库就一行代码解决问题。在调用分词函数时就采用的隐马尔可夫模型HMM原理来进行切词。具体原理解释介绍如下：1隐马尔可夫模型定义隐马尔可...
基于隐马尔可夫模型的股票预测【HMM】
v20000727的博客
07-01 2921
本文探讨了利用隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）进行股票预测的建模方法，并详细介绍了模型的原理、参数初始化以及实验分析。
【隐马尔可夫模型】隐马尔可夫模型的观测序列概率计算算法及例题详解
最新发布
Frost_Descent的博客
06-18 1355
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志的序列，再由各个状态随机生成一个观测而产生观测的序列的过程。模型本身属于生成模型，表示状态序列和观测序列的联合分布，但是状态序列是隐藏不可观测的。观测序列概率的计算需要有效的算法支撑。模型，A为状态转移概率矩阵，B为观测概率矩阵，π 为初始状态概率向量。
NLP-大白话 讲解 隐马尔可夫模型（HMM）
weixin_48570213的博客
03-10 1978
用简单的例子理解HMM模型的五个关键词
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HMM隐马尔可夫模型MATLAB实现
01-06
隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，简称HMM）是概率统计领域中的一个重要模型，尤其在自然语言处理、语音识别、生物信息学等领域有着广泛的应用。在MATLAB环境中，我们可以利用其强大的数学计算能力和丰富的函数...
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Robot_localization_HMM:目的是使用隐马尔可夫模型对机器人进行定位
05-01
目的是将隐马尔可夫模型应用于定位问题。 考虑一个具有定位任务（从可用数据推断出它在哪里）的机器人，该机器人给出了世界地图以及一系列感知和动作。 如图所示，机器人被放置在迷宫般的环境中。 该机器人配备了...
HMM隐马尔可夫模型用于中文分词
05-11
隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是一种统计模型，被广泛应用于模式识别、自然语言处理等领域。HMM的核心思想是通过一个可以观察的马尔可夫过程来描述一个隐含的状态序列，其中状态不可直接观察到，但每...
k-mean和k-mean++和轮廓系数
liqiang4712的博客
09-21 5932
k-mean算法是一种聚类算法。他的优化目标是 起中rnk为一如果第n个数据属于第k类。 我们使用坐标下降法，对uk求导数为0得到uk = 1/m*∑（xi）,xi明显是标记为最近的中心点是函数最小化，不断迭代直到收敛。 问题是，算法开始时我们先要指定分类数K，这是一个不确定的数。我采取的做法是不断尝试K，取轮廓系数最小的K为最优K。 轮廓系数为    还有个问题是初始化中心点，这里我采用
PCA（主城分析法）
liqiang4712的博客
09-18 1166
em算法的导出以及单调性的证明
liqiang4712的博客
09-06 1130
EM算法可以用来极大化带有引变量的似然函数。 下面给出手推的EM导出公式以及单调公式，参考李航的统计学习方法。
梯度下降法，牛顿法，拟牛顿法
liqiang4712的博客
09-03 809
梯度下降法：根据泰勒展开式：                                              f（x+t） = f（x）+t*f’（x） 注意这里并不是严格相等的，我们这里取t为-f'(x)那么f（x+f'(x)）  = f(x)-f'(x)*f'(x)，通过迭代函数会收敛到一个局部最小值。 牛顿法：根据泰勒展开式：
朴素贝叶斯算法
liqiang4712的博客
09-05 627
朴素贝叶斯算法是个神奇的东西，假定了特征的独立性，却还是在文本分类中有很高的精确度。 我们这里的x=（x1，x2，x3,.....xn）表示数据的特征，y=｛c1，c2....cm｝表示分类个数。 贝叶斯公式argmax  p（y=ck|x） = p(x,y=ck)/p(x) = p(y=yk)*(x|y=yk)/p(x); 很明显这里把因果颠倒了。 当x的各个特征独立时，p（x|y=ck
C语言实现的隐马尔可夫模型代码详解
标题中提到的“隐马尔可夫模型代码”指向了一个在C语言中实现的隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）的具体代码。隐马尔可夫模型是一种统计模型，它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。在这一模型...
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