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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本文深入探讨了隐马尔可夫模型(HMM)的原理与应用,讲解了其在序列预测、语音识别及自然语言处理等领域的关键作用。通过实例分析,帮助读者理解HMM的状态转移概率和观测概率,并掌握模型训练与解码算法。

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隐马尔可夫模型详解
DuHz的博客
03-02 2488
隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）是一种能够对隐藏状态序列和观测序列进行联合建模的统计模型。它在语音识别、自然语言处理、生物信息（基因序列分析）及很多时序预测领域都有广泛的应用。本教程将以通俗易懂的方式详细介绍从马尔可夫链到隐马尔可夫模型，并给出核心算法和典型的数学公式推导，力求让读者更好地理解其原理。一个随机过程 {Xt}\{X_t\}{Xt​}（这里 ttt 可以是离散时刻）满足马尔可夫性质，表示当前状态对未来状态的影响只与当前状态本身有关，而与过去的历史状态无关。用数学
隐马尔可夫模型（HMM）
Rhett_Butler0922的博客
04-25 863
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 1395
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
05-21 791
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 1034
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 2960
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 2663
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 1210
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 1891
用简单的例子理解HMM模型的五个关键词
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...
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+...
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...
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...
《统计学习方法》各章节课后习题参考解答
随笔
02-02 2191
文章目录第二章 感知机第三章 k近邻法 第二章 感知机 第三章 k近邻法
机器学习（统计学习）流派
随笔
12-02 519
https://blog.youkuaiyun.com/kangguang/article/details/79156882 https://www.jianshu.com/p/55ccb15747b5 文件：讲座PPT
机器学习算法资源及练习网站
随笔
11-19 507
资源：https://blog.youkuaiyun.com/gaoyu1253401563/article/details/83544004 练习：https://blog.youkuaiyun.com/ctrigger/article/details/92802717
统计学习方法课后习题答案的链接
随笔
12-04 472
https://sine-x.com/statistical-learning-method/#第9章-em算法及其推广
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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