隐马尔科夫模型---概率计算方法

最新推荐文章于 2020-05-26 15:19:06 发布
最新推荐文章于 2020-05-26 15:19:06 发布
阅读量167 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： python
原文链接：https://my.oschina.net/liyangke/blog/2961461
本文探讨了2019年独角兽企业对于Python工程师的招聘需求，重点介绍了直接计算方法、前向算法、后向算法以及概率与期望值的计算等内容，为读者提供了行业洞察和技术细节。

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

隐马尔可夫模型二(公式推导)
gzj_1101的专栏
04-21 3857
概率问题 直接计算法 前向后向算法 前向算法 后向算法 一些期望 学习问题 Baum-Welch算法 Baum-Welch参数估计公式 预测算法 近似算法 维比特算法 参考文献 前面一篇介绍了隐马尔科夫模型的基本的一些概念，篇主要介绍三个问题的具体解决方法。如果对于概念不太理解的可以参考前一篇博客HMM模型基本概念，本篇博客主要介绍对于三个问题的主要推倒，内...
从分类问题出发，朴素贝叶斯-隐马尔科夫模型-最大熵马尔科夫模型-条件随机场
hyzhyzhyz12345的博客
01-30 714
在统计学习中，有两种模型：概率模型和非概率模型； 软分类：使用的是概率模型，输出不同类对应的概率，最后的分类结果取概率最大的类，如多SVM组合分类；有逻辑回归，朴素贝叶斯-隐马尔科夫模型-最大熵马尔科夫模型-条件随机场等 硬分类：使用的是非概率模型，形式为决策函数，即输入x到输出y的一个映射，且输出唯一，分类结果就是决策函数的决策结果；SVM,LDA,PLA等 对于分类问题，若是将概率引入，变为概...
机器学习:隐马尔可夫模型——概率计算算法
Wangpeiyi9979的博客
07-25 773
问答总结 直接计算法是如何通过公式导出的？ 直接计算法复杂度为多少，为什么会有如此高的复杂度? 前向后向算法优化复杂度的本质是什么? 防止多次计算重复子问题 前向算法状态定义是什么？状态转移图和方程是什么？初态是什么？ 文章目录一、目标二、直接计算法1、方法2、复杂度二、前向算法1、方法2、复杂度三、后向算法1、方法2、复杂度四、概率与期望值的计算1、管辖范围2、计算 一...
隐马尔科夫 概率计算
weixin_30468137的博客
06-15 160
1.直接计算法 转载于:https://www.cnblogs.com/alilliam/p/9946182.html
马尔科夫模型
Chain的博客
10-03 2947
一、马尔科夫链 一个系统在t时刻的状态只与在时刻t-1的状态相关，则构成了一个离散的一阶马尔科夫链，可以就通俗的理解成昨天的天气对今天的天气的影响即可。公式为： 二、马尔科夫模型 加入只考虑独立于时刻t的随机过程，则满足以下两个公式的随机过程称为马尔科夫模型 且 举个栗子： 得出结果：...
python-使用Python开发的隐马尔科夫模型-HMM.zip
最新发布
03-03
隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，简称HMM）是概率统计领域的一种重要模型，广泛应用于自然语言处理、语音识别、生物信息学等多个IT领域。本项目以Python为编程语言，深入探讨了如何利用Python实现HMM的构建与...
马尔科夫--多次转移概率_马尔科夫_多次转移概率_转移矩阵_转移矩阵概率_
10-03
在实际问题中，我们需要根据具体问题选择合适的模型参数，进行概率计算，从而得到有价值的预测和分析结果。在提供的文件"马尔科夫--多次转移概率"中，可能包含了更深入的理论介绍、计算示例或实际应用案例，有助于...
机器学习C++源码解析-HMM隐马尔科夫算法-源码+数据
08-10
其中，隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，简称HMM）是一种广泛应用的概率模型，尤其在自然语言处理、语音识别、生物信息学等领域大放异彩。本资源包专注于C++实现的HMM算法，旨在为开发者提供详细的源码解析和...
隐马尔科夫模型(HMM)的MATLAB程序和工具箱
09-23
隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，简称HMM）是一种统计建模方法，尤其在自然语言处理、语音识别、生物信息学等领域有广泛应用。HMM的核心思想是假设观察序列是由不可见的状态序列生成的，而这些状态遵循...
隐马尔科夫模型（1）基本概念和概率计算
qq_25231283的博客
03-21 542
隐马尔科夫模型（1）基本概念和概率计算 本文我们介绍一个机器学习中常用的模型————隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，HMM），后文我们简称为HMM。HMM是一种概率图模型，常用于对有序数据进行处理。下面我们通过一个简单的例子来理解下什么是HMM。 ##引子 假设你的邻居家有个正在上小学的儿子，我们称之为小明吧，小明每天都在早上背上小书包去上学，然后到晚上的时候回家。假设我...
隐马尔科夫模型，概率计算算法，
光英的记忆博客
03-30 461
隐马尔可夫模型(2) 概率计算方法
xiaoxiaoliluo917的博客
08-14 662
1直接计算方法 10.10的推导 P(I∣λ)=P(i1,i2,...,iT∣λ)P(I|\lambda)=P(i_1,i_2,...,i_T|\lambda)P(I∣λ)=P(i1​,i2​,...,iT​∣λ)       =P(i1∣λ)∗P(i2∣i1,λ)∗P(i3,i4,...,iT∣λ)=P(i_1|\lambda)*P(i_2|i_1,\lambda)*P(i_3,i_4...
统计自然语言处理基础学习笔记(6)——马尔可夫模型
Kikim的地盘
12-26 3518
前面已经学习完词法，现在就可以学习语法了。语法学习中比较常用的是马尔可夫模型，然后进行词性标注，接着采用概率上下文无关文法学习人们说话的方式存在的一些结构和规则，最后采用概率句法分析来识别出高层次的结构但愿来简化句子的描述，实现语块分析。下面先来介绍马尔可夫模型。          markov模型，具体来说是隐形马尔可夫模型已经成为现代语音识别系统中构建统计模型的重要手段，即使存在不足，但仍然
HMM推导
Xafter0的博客
07-21 521
隐马尔科夫模型作了两个基本假设 （1）齐次马尔可夫性假设：马尔可夫链每个时刻的隐藏状态只与前一个隐藏状态相关 （2）观测独立性假设：任意时刻的观测只与当前时刻的状态有关 隐马尔可夫模型有3个基本问题： （1）概率计算问题，即给定模型参数和观测序列，计算观测序列出现的概率。 （2）学习问题，即给定观测序列，学习模型的参数。 （3）预测问题，即给出模型参数和观测序列，求具有最大概率的状态序...
隐马尔可夫模型(HMM) - 2 - 概率计算方法
热门推荐
xueyingxue001的专栏
05-17 1万+
声明：          1，本篇为个人对《2012.李航.统计学习方法.pdf》的学习总结，不得用作商用，欢迎转载，但请注明出处（即：本帖地址）。          2，由于本人在学习初始时有很多数学知识都已忘记，所以为了弄懂其中的内容查阅了很多资料，所以里面应该会有引用其他帖子的小部分内容，如果原作者看到可以私信我，我会将您的帖子的地址付到下面。          3，如果有内容错误或不
隐马尔可夫模型（二）概率计算问题
weixin_43868020的博客
05-26 2175
概率计算问题 给定模型λ和观测序列O，计算在模型λ下观测序列O出现的慨率P（O|λ）。 具体问题描述 假设已知模型 λ ： 状态集合 S：健康，发烧； 可观测集合 O：正常、冷、头晕； 初始概率的状态矩阵 π： 转移矩阵 A： 观测状态转移概率矩阵（发射矩阵）B： 已知：观测序列 O ：正常，冷，头晕 问：在该模型 λ 下，观测序列 O出现的概率。 遍历法 在知道模型参数和观测序列的情况下，我们只需要列出所有可能的状态序列，然后求每个状态序列下的得到观察序列O的概率，再将这些概率相加起来就是我们最终
隐马尔可夫模型-概率计算算法
weixin_43327597的博客
03-14 1727
隐马尔可夫模型-概率计算算法 上一篇博客简单介绍了隐马尔科夫模型算法的基本思想，但是没有介绍计算如何区计算它的状态转移概率矩阵，观测概率矩阵和初始状态概率向量如何计算，这节我们就来谈谈。 给出之前讲过的所有状态的集合Q，和所有可能的观测的集合V，状态序列I，和观测序列O的符号表示: ...
【机器学习】隐马尔可夫模型（上）——定义及相关概率计算
HerosOfEarth的博客
08-16 9290
隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）是可用于标注问题（即输入输出都是离散序列的监督学习问题）的统计学模型，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。
理解HMM：N-best计算与隐马尔科夫模型解析
这篇学习资料主要涵盖了隐马尔科夫模型（HMM）的相关知识，包括模型的基本概念、应用以及N-best计算的原理。N-best计算是一种在HMM框架下保留多个最佳解的策略，不仅限于最优解，还考虑了次优解等其他可能性。 首先...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值