隐马尔可夫

最新推荐文章于 2025-12-15 10:42:42 发布
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#自然语言处理 #机器学习

博客主要对人人都懂的EM算法和隐马尔科夫模型进行了详细讲解，涉及信息技术领域中的自然语言处理和机器学习相关知识。
隐马尔可夫模型（HMM）
Rhett_Butler0922的博客
04-25 986
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。
第10章 隐马尔可夫模型课后习题
m0_56676945的博客
07-03 1114
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
读书笔记控的博客
06-06 1397
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第十章：隐马尔可夫模型
a131529的博客
05-21 829
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。
什么是隐马尔可夫模型
彬彬侠的博客
12-02 1541
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。
隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）
weixin_43156294的博客
06-08 1330
隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）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。其核心思想是，通过观测到的一系列数据（观测序列），来推断出背后的状态序列。这种模型在很多领域都有应用，比如自然语言处理、语音识别、生物信息学等。
基于隐马尔可夫模型的股票预测【HMM】
v20000727的博客
07-01 2966
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。
基于隐马尔可夫的中文分词方法
学习中
09-28 1368
基于隐马尔可夫的中文分词方法
隐马尔可夫过程
KPer_Yang的博客
08-30 659
隐马尔可夫过程
【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
Frost_Descent的博客
06-18 1376
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。
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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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隐马尔可夫_隐马尔可夫_语音识别matlab_
09-30
隐马尔可夫模型（HMM）是一种统计学模型，广泛应用于自然语言处理、生物信息学和语音识别等领域。在语音识别中，HMM被用来建模语音信号的变化过程，从而将连续的音频流转化为可理解的文字或命令。MATLAB作为一种强大...
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nlp 隐马尔可夫分词 python 程序
03-05
综上所述，"nlp 隐马尔可夫分词 python 程序"这一主题涵盖了自然语言处理的基础任务——分词，以及利用Python实现这一任务的关键技术——隐马尔可夫模型。通过深入学习和实践，我们可以构建出高效且准确的分词系统，...
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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+...
自然语言处理容易混淆知识点(二)BERT和BERTopic的区别
最新发布
echo的博客
12-15 836
BERT是Google提出的预训练语言模型，用于生成上下文感知的文本向量表示，适用于各类NLP任务。BERTopic则是基于BERT等嵌入模型的主题建模框架，通过模块化流程（嵌入→降维→聚类→表示）实现文档主题发现。两者的关系类似"引擎与整车"：BERT提供基础语义理解能力，BERTopic组织完整分析流程。虽然名称相关，但BERTopic可兼容多种嵌入模型，二者既可独立使用也可协同工作，分别服务于语言表示学习和文本挖掘两大目标。
xcode也有了自己独有的Ai本地大语言模型支持了
12-12 288
Xcode现支持下载2G本地大语言模型实现代码提示功能。虽然其智能程度和响应速度不及GitHub Copilot for Xcode，但优势在于完全免费。相较而言，GitHub Copilot虽提供免费额度但有限，用户可通过开通学生账号或升级Pro版获取更多使用权限。该功能为开发者提供了一个经济实惠的代码辅助工具选择。
Transformer 大语言模型（LLM）基石 - Transformer架构详解 - 层归一化（Layer Normalization）详解以及算法实现
java1234的博客
12-12 313
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授权委托书识别技术：利用深度学习和NLP实现纸质文档的智能解析
智能图像识别
12-12 789
摘要：授权委托书识别技术利用深度学习和NLP实现纸质文档的智能解析，通过OCR和NER技术精准提取关键字段，准确率达98%以上。该系统具备批量处理、自适应学习、风险预警等功能，处理效率较人工提升数十倍，已广泛应用于政务、金融、法律等领域。该技术不仅大幅提升业务办理效率，还通过本地化部署确保数据安全，正推动多行业数字化转型，未来将与区块链等技术进一步融合，构建更完善的数字化授权解决方案。（149字）
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