【机器学习】隐马尔科夫模型（下）——学习算法和预测算法

最新推荐文章于 2020-03-26 18:18:50 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_44943613/article/details/89419078
本文深入解析了前向-后向算法在隐马尔可夫模型中的应用，介绍了如何通过递推计算前向-后向概率实现高效概率计算。算法的时间复杂度为O(N^2T)，通过计算前向-后向概率，详细展示了ξt(i,j)的公式，为理解隐马尔可夫模型提供了关键路径。

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紧接上篇博客，上文已经介绍了前向-后向算法。前向-后向算法是通过递推地计算前向-后向概率来高效地进行隐马尔可夫模型的概率计算。该算法的时间复杂度是O(N2T)O(N 2 T)
通过前向-后向概率计算得：

ξt(i,j)=αt(i)aijbj(ot+1)βt+1(j)∑Ni=1∑Nj=1αt(i)aijbj(ot+1)βt+1(j)
ξ t (i,j)=α t (i)a ij b j (o t+1 )β t+1 (j)∑ N i=1 ∑ N j=1 α t (i)a ij b j (

HMM隐马尔科夫模型三大问题与算法浅析易懂
11-11
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隐马尔科夫模型(HMM)的MATLAB程序和工具箱
01-05
使用此程序可用于模式识别中对数据信号的分类和预测
机器学习:隐马尔可夫模型——预测算法
Wangpeiyi9979的博客
07-25 1826
问答总结 近似算法的思想是什么，方法是怎样的？ 维秘特算法的思想是什么，方法是怎样的？ 文章目录一、目标二、近似算法1、思想2、方法三、维比特算法1、思想2、方法 一、目标 前文说过，预测问题可以描述为: 已知模型λ=(A,B,π)\lambda=(A,B, \pi)λ=(A,B,π)和观测序列O=o1,o2,...,oTO={o_1,o_2,..., o_T}O=o1​,o2​,...,o...
机器学习 - 隐马尔科夫模型（4）- 预测算法
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01-17 828
机器学习 - 隐马尔科夫模型（4）- 预测算法 近似算法 算法过程 特点 维特比算法 算法过程 举例
马尔科夫预测法
11-29
用马尔科夫模型预测事物发展的简单介绍，本ppt举了几个例子进行说明。
关与隐马尔科夫（hmm）的程序，是用MATLAB编写的，可以正常运行！
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隐马尔科夫模型.zip_python_机器学习_隐马尔科夫_隐马尔科夫模型_马尔科夫
07-14
机器学习 李航统计学习 隐马尔科夫模型代码实现
机器学习算法推导 第十四章 隐形马尔科夫模型1
08-04
【机器学习算法推导 第十四章 隐形马尔科夫模型1】 隐形马尔科夫模型（Hidden Markov Model, HMM）是一种在许多领域广泛应用的概率模型，特别是在自然语言处理、语音识别和生物信息学中。它是一种动态模型，具有...
基于python实现的机器学习预测系统汇总+GUI界面(贝叶斯网络、马尔科夫模型、线性回归、岭回归多项式回归、决策树等).zip
01-06
绘制机器学习算法分类归纳思维导图，按照有监督学习、无监督学习和半监督学习，将学过的算法进行归纳总结。 3.自行选择学习任务，按照机器学习流程，分别设计分类、预测、聚类系统，每个系统务必选择不同的算法进行...
马尔科夫预测
08-28
matlab代码，简单实例子，可以简单了解马尔科夫
马尔科夫链代码，关于matlab隐马尔科夫模型工具箱的
09-11
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通过hmmlearn学习使用HMM隐马尔科夫模型
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一.了解隐马可夫模型(HMM) 具体可参考https://www.zhihu.com/question/20962240，讲得很通俗易懂二.HMM主要解决的三个问题。 假设隐藏状态序列和观测状态序列分别使用Z和X表示，则解决的3个问题可表示为: 1.解码问题：已知模型参数和X，估计最可能的Z；维特比算法 2.概率问题：已知模型参数和X，估计X出现的概率；向前-向后算法 3.学习问题：仅给出
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金融工程---马尔科夫预测
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导语：本篇大部分的阅读是来自于《量化投资：数据挖掘与实践》这本书，有兴趣的同学可以找书来参考阅读简介：很多人认为，如果要看见未来，不仅仅要知晓现在，还要了解过去。但是马尔科夫认为，看见未来，只需要知道实物现在是怎么样的就够了。马尔科夫过程先给出官方的定义吧： 设{Xt,t∈T}\{X_t,t\in T\}为随机过程，若对任意正整数nn及t1<t2<⋅⋅⋅<tnt_1<t_2<···<t_n，有：
机器学习-概率图模型-思维导图
DevilXiao
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点击进入：机器学习系列目录 其后附有清晰的pdf版本下载链接哦。 整理不易，如果您觉得有用的话，请点个赞吧????
标注——隐马尔科夫模型(HMM)以及Python实现
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【深度剖析HMM（附Python代码）】3.隐马尔科夫链所解决的问题
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通过隐马尔科夫链，有以下几方面功能： 1. 解码问题  已知某一序列，找到最可能的隐藏状态序列（即所谓的解码问题，利用维比特算法来解决） 解码过程的相关python代码 def decode(self, X, istrain=True): """ 利用维特比算法，已知序列求其隐藏状态值 :param X
机器学习课程：隐马尔科夫模型(HMM)详解
"清华出品的机器学习技术课程——统计学习方法第二版系列课程，涵盖了从基础到高级的各种机器学习算法，包括感知机、k-近邻算法、贝叶斯分类器、决策树、Logistic回归、SVM、核函数、adaboost、EM算法、隐马尔科夫...
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