机器学习之HMM

最新推荐文章于 2023-04-23 12:38:50 发布
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分类专栏： machine learning 文章标签： HMM
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/q18421896/article/details/86524851
本文深入解析了隐马尔可夫模型(HMM)，一种特殊的马尔可夫链，其状态不可直接观测，但可通过观测向量序列间接推断。文章详细介绍了HMM的分类，包括生成模式、确定模式和非确定模式，并探讨了其在评估、解码和学习三个关键应用领域的具体算法，如前向算法、维特比算法和前向-后向算法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

HMM 模型

隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Models) 是马尔可夫链的一种，它的状态不能直接观察到，但能通过观测向量序列观察到，每个观测向量都是通过某些概率密度分布表现为各种状态，每一个观测向量是由一个具有相应概率密度分布的状态序列产生。所以，隐马尔可夫模型是一个双重随机过程----具有一定状态数的隐马尔可夫链和显示随机函数集。

分类

  • 生成模式（Generating Patterns）
    • 确定模式
    • 非确定模式
  • 隐藏模式 ( Hidden Patterns）

应用

  • 评估： 对于一个观察序列匹配最可能的系统
    前向算法 (forward algorithm)
  • 解码： 对于一个已生成的观察序列，确定最可能的隐藏状态序列
    维特比算法 (Viterbi algorithm)
  • 学习： 对于已生成的观察序列，决定最可能的马尔科夫参数（π,A,B）
    前向-后向算法 (forward-backward algorithm)
机器学习——HMM（隐马尔可夫）
li_qili_qi的博客
12-23 887
1、请介绍一下HMM算法 HMM描述的是一个含有隐状态的马尔可夫链所生成的不可观测的状态随机序列，再由各个状态生成观测随机序列的过程。 常常应用在：分词，词性标注，命名实体识别 1）初始状态概率、状态转移矩阵、发射矩阵的确定 初始概率分布 z1可能是状态1，状态2 ... 状态n，于是z1就有个N点分布： Z1 状态1 状态...
机器学习 HMM
wang_rui_j_ie的博客
03-09 1608
参考B站 手写AI 一、中文分词 已分好的词 <==> 每个词的状态 已分好的词： 麻辣肥牛 真 好吃 ！ 每个词的状态： BMME S BE S 二、HMM分词训练与预测 2.1 HMM之初始矩阵 初始矩阵：统计每篇文章（每行）的第一个字是什么状态（一开始统计的数值都是频次） 今天 天气 真 不错 。 麻辣肥牛 好吃 ！ 我 喜欢 吃 好吃 的 ！ 以上的三行句子中，第一个字的状态：一二句为B，第三句为S 2.2 HMM之状态转移矩阵 .
机器学习HMM模型
赵广陆
10-30 732
目录 1 马尔科夫链 1.1 简介 1.2 经典举例 1.3 小结 2 HMM简介 2.1 简单案例 2.2 案例进阶 2.2.1 问题阐述 2.2.2 问题解决 3 HMM模型基础 3.1 什么样的问题需要HMM模型 3.2 HMM模型的定义 3.3 一个HMM模型实例 3.4 HMM观测序列的生成 3.5 HMM模型的三个基本问题 4 前向后向算法评估观察序列概率 4.1 回顾HMM问题一：求观测序列的概率
机器学习——HMM
qq_43635468的博客
05-25 366
HMM定义 1、马尔可夫链 马尔可夫链是满足马尔可夫性质的随机过程。马尔可夫性质是无记忆性，也就是说，这一时刻的状态，受且只受前一时刻的影响，而不受更往前时刻的状态的影响。我们下面说的隐藏状态序列就马尔可夫链。 2、隐马尔可夫模型 隐马尔科夫模型(HMM, Hidden Markov Model)可用标注问题，在语音识别、NLP、生物信息、模式识别等领域被实践证明是有效的算法。 HMM是关于时序的概率模型，描述由一个隐藏的马尔科夫链生成不可观测的状态随机序列，再由各个状态生成观测随机序列的过程。 隐马尔科夫
机器学习中的隐马尔科夫模型（HMM）详解
dukai392的博客
03-13 709
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 //blog.youkuaiyun.com/baimafujinji/article/details/51285082目录(?)[+]前导性推荐阅读资料：从朴素贝叶斯分类器到贝叶斯网络（上）从朴素贝叶斯分类器到贝叶斯网络（下）欢迎关注白马负金羁的博客 http://blog.youkuaiyun.com/baimafujinji，为保证公式、图表得以正确显示，强烈建议...
机器学习之HMM模型
wxw_csdn的博客
08-20 1165
机器学习之HMM模型1 HMM(隐马尔可夫)模型介绍1.1 HMM 模型的定义1.2 HMM 模型中观测序列的概率计算2 在 Python 中的实现 1 HMM(隐马尔可夫)模型介绍 隐马尔可夫模型是马尔可夫过程衍生出的概率图模型，最早由 Baum 和 Egon 于 1967 年提出， 常被用于人脸识别、语音识别、 基因工程测序、金融时间序列的建模等。该模型假设一组观测序列是由一些隐藏的状态生成，...
hmm机器学习.rar_HMM_hmm机器学习_词性
07-13
HMM(隐马尔科夫模型)是自然语言处理中的一个基本模型，用途比较广泛，如汉语分词、词性标注及语音识别等，在NLP中占有很重要的地位
机器学习资产配置：hmm模型择时及配置策略.zip
10-04
《机器学习资产配置：hmm模型择时及配置策略》 在投资领域，尤其是在资产配置中，运用机器学习技术已经成为一种趋势。隐藏马尔可夫模型（Hidden Markov Model，简称HMM）作为机器学习的一个分支，已经在金融市场的...
机器学习&数据挖掘笔记_25(PGM练习九：HMM用于分类)
07-04
机器学习&数据挖掘笔记_25(PGM练习九：HMM用于分类)
机器学习方法总结（九）：HMM
qq_38593211的博客
08-02 527
HMM(Hidden Markov Model)    这篇文章会讲解HMM的理论知识，在自然语言分类中会有它用于中文文本分类的实例代码 1.基本概念     隐马尔科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状态从而产生观测随机序列的过程。举一个小例子，假设有四个盒子，每个盒子（状态序列）中都装有红白两种颜色的球，但它们...
机器学习笔记&Python笔记：HMM（隐马尔科夫模型）
qq_40206371的博客
04-23 2855
一对异地恋的情侣，女朋友想根据男友的心情猜测男友所在城市的天气。
【机器学习算法】隐马尔可夫模型HMM（一）
尊新必威的博客
04-29 2259
一、马尔可夫性质 设{X(t),t∈T}\{X(t), t ∈ T\}{X(t),t∈T}是一个随机过程，E为其状态空间，若对于任意的t1<t2<...<tn<tt_1<t_2< ...<t_n<tt1​<t2​<...<tn​<t，任意的x1,x2,...,xn,x∈Ex_1,x_2,...,x_n,x∈Ex1​,x2​,...,xn​,x∈E，随机变量X(t)X(t)X(t)在已知变量X(t1)=x1,...,X(tn)=xnX(t
机器学习——HMM(隐马尔可夫模型的基本概念)(一)
weixin_37763870的博客
11-18 1816
【开始之前】由于隐马尔可夫模型属于机器学习中比较难也比较重要的知识，所以此算法笔者将分段讲解，本文主要讲的是隐马尔可夫模型的定义以及相关例子，在后续的文章中会讲到概率计算方法如前向算法、后向算法、学习算法如Baum-Welch算法、预测算法如维特比算法，敬请期待！ 目录 一、隐马尔可夫模型的定义 二、隐马尔可夫模型的例子 1、盒子和球模型 2、三骰子模型 一、隐马尔可夫模型的定义 隐马尔可夫模型是...
2015.2.10--记录我的机器学习之路--hmm模型
jaybeat的专栏
02-11 782
隐马尔科夫模型（hmm model） 作为解决标注问题的三个常用模型之一（另两个分别是最大熵马尔科夫模型和条件随机场）
机器学习基础 HMM模型（隐马尔科夫）
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mengxianglong123的博客
06-16 1万+
在机器学习算法中，马尔可夫链(Markov chain)是个很重要的概念。马尔可夫链（Markov chain），又称离散时间马尔可夫链（discrete-time Markov chain），因俄国数学家安德烈·马尔可夫（俄语：Андрей Андреевич Марков）得名。马尔科夫链即为状态空间中从一个状态到另一个状态转换的随机过程。该过程要求具备“无记忆”的性质：马尔科夫链作为实际过程的统计模型具有许多应用。在马尔可夫链的每一步，系统根据概率分布，可以从一个状态变到另一个状态，也可以保持当前状态
HMM模型算法实现与机器学习应用
根据提供的文件信息，我们可以得知文档主要涉及“机器学习”和“隐马尔可夫模型”（Hidden Markov Model，简称HMM）的相关知识点。在详细说明中，我们将深入探讨HMM模型以及如何实现其关键算法，包括前向算法、后向...
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