隐马尔科夫模型（HMM）解释 和 前向与后向算法[转] 讲解通俗易懂 赞

最新推荐文章于 2025-03-04 14:29:10 发布
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分类专栏： 算法 NLP 李航统计学系方法系列
原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/27056207
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小白给小白详解维特比算法（二）——隐马尔科夫模型（HMM）
athemeroy的博客
02-21 5542
小白给小白详解维特比算法（二） 本文致力于解释隐含马尔科夫模型和上一篇我们提到的篱笆网络的最短路径问题的相同点和不同点，尽量通俗易懂但是也有些必要的公式。如果你有数学恐惧症，请无视所有的“注”。我的概率论学的很烂，如果“注”里面有错误，请务必直接喷，不要留情，谢谢！ 隐马尔科夫模型（HMM）和篱笆网络（神马关系）咱先别”隐身”，先说说啥是马尔科夫模型？隐马尔科夫模型，一听这个名字就和马尔科夫模型
HMM隐马尔科夫模型介绍&HMM训练分词器（通俗易懂版本）
rinceyuan的专栏
08-01 1914
HMM隐马尔科夫模型介绍&HMM训练分词器
HMM前向后向算法推导
03-03
HMM前向后向算法推导，哈工大研究生课程模式识别讲义课程资源
机器学习算法总结(七)——隐马尔科夫模型(前向后向算法、鲍姆-韦尔奇算法、维特比算法)...
weixin_30834019的博客
07-08 674
　　概率图模型是一类用图来表达变量相关关系的概率模型。它以图为表示工具，最常见的是用一个结点表示一个或一组随机变量，结点之间的变表是变量间的概率相关关系。根据边的性质不同，可以将概率图模型分为两类：一类是使用有向无环图表示变量间的依赖关系，称为有向图模型或贝叶斯网；另一类是使用无向图表示变量间的相关关系，称为无向图模型或马尔科夫网。 　　隐马尔科夫模型（简称HMM）是结构最简单的动态贝叶斯网，是...
前向后向算法
m0_61385451的博客
03-08 1461
从基础开始，前向后向算法以李航老师的《统计学习方法》的例题10.1和10.2为例。
神经网络中的前向后向传播算法
06-19 326
神经网络中的代价函数与后向传播算法 代价（损失）函数 ​ 依照惯例，我们仍然首先定义一些我们需要的变量： L:网络中的总层数，\(s_l​\):在第l层所有单元（units）的数目（不包含偏置单元），k:输出单元（类）的数目 ​ 回想一下，在神经网络中，我们可能有很多输出节点。 我们将\(h_\Theta(x)_k\)表示为导致第k个输出的假设。 我们的神经网络的成本函数将是我们用于逻辑...
HMM——前向后向算法
风翼冰舟的博客
09-19 8022
前向后向算法或者Baum-Welch，不太好理解
隐马尔科夫模型HMM自学教程：从入门到实践
"这篇教程是关于隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，简称HMM）的自学指导，旨在用通俗易懂的方式解释这一模型，适合初学者学习。教程分为两部分，第一部分介绍了HMM的基础概念，包括确定性和非确定性生成模式，...
隐马尔科夫模型(HMM)详解及应用
HMM通常包含三个基本问题：前向-后向算法用于计算在给定观测序列下每个时刻处于特定状态的概率；维特比算法用于找到最可能的状态序列； Baum-Welch算法用于参数估计，即学习HMM的初始状态分布、状态转移概率和观测...
[置顶]【整理】图解隐马尔可夫模型（HMM）
北岛知寒
03-05 1266
写在前面 最近在写论文过程中，研究了一些关于概率统计的算法，也从网上收集了不少资料，在此整理一下与各位朋友分享。 隐马尔可夫模型，简称HMM(Hidden Markov Model), 是一种基于概率的统计分析模型，用来描述一个系统隐性状态的转移和隐性状态的表现概率。 本文适用于对HMM感兴趣的入门读者，为了让文章更加通俗易懂，我会多阐述数学思想，尽可能的撇开公式，撇开推导。结合实际例子，争
hmm中的前向后向算法
10-22
hmm中的前向后向算法hmm中的前向后向算法
HMM完全推导与理解(前向后向算法，Baum-Welch算法)
jrh1223的博客
11-22 1294
隐马尔科夫模型公式与原理详细推导
HMM 前向后向算法（转）
weixin_30617737的博客
01-14 151
最近研究NLP颇感兴趣，但由于比较懒，所以只好找来网上别人的比较好的博客，备份一下，也方便自己以后方便查找（其实，一般是不会再回过头来看的，嘿嘿 -_-!!) 代码自己重新写了一遍，所以就不把原文代码贴过来了。 1. 前向算法（摘自http://www.cnblogs.com/kaituorensheng/archive/2012/12/01/2797230.html） 隐马模型的评估问题即...
隐马尔可夫(HMM)、前/后向算法、Viterbi算法 再次总结
zbj366112的专栏
03-19 675
隐马尔可夫(HMM)、前/后向算法、Viterbi算法 再次总结 2016-09-02      0 个评论    来源：xueyingxue001的专栏   收藏    我要投稿 说明：此篇是作者对“隐马尔可夫模型”的第二次总结，因此可以算作对上次总结的查漏补缺以及更进一步的理解，所以很多在第一次总结中已经整理过的内容在本篇中将不再重复，如果你看的有
HMM 自学教程（四）隐马尔科夫模型
weixin_30433075的博客
11-11 277
本系列文章摘自 52nlp（我爱自然语言处理: http://www.52nlp.cn/），原文链接在 HMM 学习最佳范例，这是针对 国外网站上一个 HMM 教程 的翻译，作者功底很深，翻译得很精彩，且在原文的基础上还提供了若干程序实例，是初学者入门 HMM 的好材料。原文中存在若干笔误，这里结合 HMM 学习最佳范例 的作者和读者的建议，一并做了修改，供大家参考。 相关链接 HMM...
隐马尔可夫模型（HMM）——前向算法与后向算法
SortedX的博客
03-20 420
结合李航老师的《统计学习方法》一起看，很清晰 https://blog.youkuaiyun.com/zb1165048017/article/details/48577891 https://www.cnblogs.com/sjjsxl/p/6285629.html
HMM中计算观测序列概率中前向算法和后向算法的理解
weixin_41652829的博客
04-11 2185
1.一些关键变量的定义 ①所有可能的状态集合 ②所有可能的观测集合 ③I是长度为T的状态序列 ④O是对应的观测序列 ⑤状态转移概率矩阵 含义：在t时刻处于qi状态下载t+1时刻转移到qj状态的概率。 注意：NxN的方阵，大小与状态集合Q和状态qi有关。 ⑥观测概率矩阵 含义：t时刻处于转态qj条件下生成观测概率ot（vk）的概率。 注意：NxM矩阵，矩阵的列数与观测集合的数量M有关，行数与...
【大道至简】机器学习算法之隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model, HMM)详解（2）---计算问题：前向算法和后向算法原理详解公式推导及Python实现
尚拙的博客
12-17 3648
对于后向算法的理解，从定义出发非常重要。我看网上包括很多教学视频，对这部分内容的讲解几乎是一笔带过，基本上都是说：和前向算法类似，只不过这边是反过来计算而已，这里不再多说了，大家自己看书。我觉得这么说是很不负责任的，因为对于大多数数学天赋没那么好的人真的仔细理解后向算法，还是需要花点时间的，如果没有人指点，可能真的就需要费很大劲（我就是）。为了让大伙不再走太多弯路，我接下来尽最大可能把自己已经搞明白的知识给大家分享。
隐马尔可夫模型（HMM）三大基础问题之——评估问题：前向-后向算法（Forward-Backward）详解
最新发布
DuHz的博客
03-04 820
隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）是一种经典的统计建模工具，广泛应用于序列数据的分析和预测。语音识别：将声音信号映射到文字序列自然语言处理：词性标注、命名实体识别等生物信息学：基因/蛋白序列分析时间序列分析：金融、气象等在 HMM 中，我们通常把无法直接观测的真实状态序列（隐藏状态序列）记为Xx1x2xTXx1​x2​xT​，可以观测到的序列（也称发射或观测值序列）记为Oo1o2oTOo1​o2​o。
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