HMM隐马尔科夫的VC++实现

最新推荐文章于 2021-05-24 10:35:28 发布

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#c/c++

本文介绍了隐马尔科夫模型(HMM)的C++实现细节,为读者提供了深入理解及应用HMM的基础。

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隐马尔科夫HMM的C++实现介绍

隐马尔科夫HMM的C++实现隐马尔科夫HMM的C++实现隐马尔科夫HMM的C++实现

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隐马尔可夫模型中的Viterbi算法的C++实现

firstboy0513的专栏

07-08

4646

隐马尔可夫模型中的Viterbi算法的C++实现

隐马尔科夫模型c 语言算法实现,隐马尔可夫模型(HMM)中文分词(示例代码)

weixin_42128558的博客

05-24

760

1. 马尔可夫模型如果一个系统有n个有限状态$S=\{s_{1} , s_{2} ,\dots s_{n}\}$,随着时间推移，该系统将从某一状态转移到另一状态，$Q=\{q_{1},q_{2},\dots q_{n}\}$位一个随机变量序列，该序列中的变量取值为状态集S中的某个状态，其中$q_{t}$表示系统在时间t的状态。那么：系统在时间t处于状态$s_{j}$的概率取决于其在时间1,2, $...

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隐马尔科夫C++实现

03-23

隐马尔科夫模型实现词性标注以及分词的C++实现源代码

Stochhmm：一个集成多种方法的隐马尔科夫C++项目

alaclp的专栏

05-24

1754

https://code.google.com/p/stochhmm/

基于隐马尔可夫模型的人脸识别C/C++源代码

Embed98

09-24

2512

基于隐马尔可夫模型的人脸识别C/C++源代码中国视觉网网友徐慧提供将生物特征识别应用于人脸,实际上是包含两个方面:第一,从图像或视频帧中检测人脸,即所谓的"人脸检测"(face detection);第二,对检测到的人脸进行识别,判断这张脸是谁,即"人脸识别"(face recognition).就实际应用而言,采用人脸做生物特征识别,其识别率,可靠性都无法与指纹,虹膜识别相提并论,但失为

C语言实现HMM模型与VC++开发示例分享

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VC++实现的HMM人脸识别系统平台

在分析该文件之前，我们需要先理解标题中提到的几个关键概念：VC++、隐马尔科夫模型（HMM）以及人脸识别技术。 VC++是微软公司推出的一套C++开发环境，是一种在Windows平台下广泛使用的编程语言。它具有强大的功能...

利用隐马尔科夫模型实现高效人脸识别技术

基于隐式马尔科夫模型的人脸识别是一种利用统计学中的隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，简称HMM）进行人脸识别的方法。这种方法以概率模型为基础，将人脸图像的处理过程看作是马尔科夫过程的隐状态序列，通过...

马尔科夫语音合成技术及其VC++实现

这类模型被称为隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）。HMM是一个统计模型，它能通过观测到的序列数据预测未来的数据。在语音处理中，每个观测值对应一个声音状态，模型通过学习不同状态间的转移概率和每个...

hmm.zip_CHMM_HMM_visual c

09-21

标题 "hmm.zip_CHMM_HMM_visual c" 暗示了这个压缩包包含与隐马尔科夫模型（HMM）相关的代码实现，特别是关于复合隐马尔科夫模型（CHMM）的源码，且该源码是用Visual C++ 7.0编写的。CHMM是一种扩展的HMM，常用于...

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07-24

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HMM隐马尔科夫模型

03-18

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01-20

网上收集的HMM的C和C++实现，包括离散和连续的HMM实现网上收集的HMM的C和C++实现，包括离散和连续的HMM实现

机器学习C++源码解析-HMM隐马尔科夫算法-源码+数据

08-10

机器学习C++源码解析-HMM隐马尔科夫算法-源码+数据

HMM:HMM的C ++库

05-17

隐藏的马尔可夫模型库它是HMM的C ++库。它处于非常早期的阶段，因此请耐心等待，直到它发展到v1并可以用于实际计算。目录建立系统构建系统基于因此，如果您熟悉CMake，则可以根据需要从源代码构建可执行文件。版权和许可代码和文档版权为2015 Darius Sabaliauskas，由发行。

隐马尔科夫模型c 语言算法实现,隐马尔可夫模型的forward算法的c实现

weixin_39840729的博客

05-24

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隐马尔可夫模型问题有3个，即评估、解码、学习。其中评估问题描述为给定一个隐马尔可夫模型参数和一个观察序列，求该观察序列的概率。我们使用前向算法(forward algorith)来解决这个问题。其c代码如下：hmm.h文件#ifndef _HMM_H_#define _HMM_H_//宏定义#define NN 3#define MM 4#define length 3typedef struct...

【ML】隐马尔可夫模型（HMM）——前向后向算法（C++实现）

biongbiongdou的博客

07-29

2877

最近在看“统计学习方法”，第十章讲的“隐马尔可夫模型”，方法理论比较基础，但是应用很广泛。具体理论知识可以参考：https：//blog.youkuaiyun.com/xmu_jupiter/article/details/50956389 以下是我自己为了方便复习回顾，整理的PPT来讲解这章的内容，下面是前向后向算法：下面是用C ++实现前向后向算法的代码： // // main....

Hidden Markov Model隐马尔可夫

None_Pan的博客

05-21

493

隐马尔可夫模型或HMM是用于处理时间数据的最常见模型。在数据科学访谈中，他们通常也以不同的方式出现，通常没有在其上写下HMM字样。在这种情况下，有必要通过了解HMM的特征将问题识别为HMM问题。在隐马尔可夫模型中，我们正在基于马尔可夫过程的假设构建推理模型。这意味着将来状态与紧接的先前状态有关，而不与之前的状态有关。这些是一阶HMM。隐藏的是什么？对于HMM，我们不知道哪个状态与哪些物理事件匹配，而是每个状态与给定的输出匹配。我们随时间观察输出以确定状态顺序。示例：如果您待在室内，您将以某

基于HMM+维特比算法的词性标注实验附完整C++实现代码

weixin_56336619的博客

03-20

2169

一、理论描述 1.在特定条件下，系统在时间t的状态只与其在时间t-1的状态相关。这一随机过程称为马尔可夫过程。 2.一个马尔可夫模型由三个部分组成：若干个状态；初始概率；转移概率矩阵。马尔可夫模型中，每个状态代表了一个可观察到的事件，因此如果知道某一事件的观察序列，可应用马尔可夫模型这一统计模型。 3.当事件是不可直接观测到的，就称事件是隐状态。而可观察事件的状态为可观察状态。隐马尔可夫模型用于估算可观察事件背后的事件的概率，被认为是解决大多数自然语言处理问题最快速、有效的方法; 成功解决了复杂的语音识别

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隐马尔科夫模型（Hidden ...通过将HMM模型理论与C#编程实践相结合，可以构建出健壮且高效的隐马尔科夫模型实现。这不仅涉及到算法和数学知识，还需要运用软件工程原理和最佳实践，从而编写出可维护和可扩展的代码。