隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,HMM)

最新推荐文章于 2025-03-02 18:11:18 发布
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分类专栏： 机器学习具体算法 经典机器学习算法
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wydbyxr/article/details/83212143
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本文探讨了在神经网络出现之前的语音识别技术——隐马尔科夫模型（HMM）。阐述了HMM的基本原理，包括其两个核心假设：马尔科夫性质和观测值独立性，以及模型如何通过简化时间序列预测来提高效率。

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隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,HMM)

  在神经网络之前，语音识别用的都是Hidden Markov Model（HMM）。

原理说明

  观测到X1到Xt,y1到yt是隐藏的内部状态。模型有两个假设：
  1）第一个假设 Markov property：internal state 只由前一个状态决定，所以只走一步。
  2）第二个假设是当前的观测值只由当前的隐藏状态决定。它其实把时间序列的预测分为很多小部分，也是约束性很强的一个模型。模型虽然很简单，但是十分有效，因为自然界很多事物都遵循马尔科夫假设。

  stationary（不动的，固定的）是指系统经过一系列的变化又回到了原点。如果有趋势项，很可能就回不到原点，做了difference 之后就去掉趋势因素。

biosequence analysis using profile hidden Markov models（使用隐马尔可夫模型分析序列）
Yaopufu的博客
10-23 612
官方网址 下载工具后，按照网站上提供的文件来安装 HMMER is used for searching sequence databases for sequence homologs, and for making sequence alignments. It implements methods using probabilistic models called profile hidde...
机器学习 - 隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model)
weixin_41332009的博客
02-18 662
1. 马尔可夫模型 下面介绍几个马尔可夫模型中的重要概念： 1.1 一阶马尔可夫假设 (first order Markov assumption) n时刻的观测值只依赖于n-1时刻的观测值，即： p(xn∣xn−1,xn−2,...x0)=p(xn∣xn−1)p(x_n|x_{n-1},x_{n-2},...x_0) = p(x_n|x_{n-1})p(xn​∣xn−1​,xn−2​,...x0​)=p(xn​∣xn−1​) 1.2 转移概率 ai,j=p(xn=Sj∣xn−1=Si)a_{i,j} ..
隐马尔可夫模型（HMM）
数据派THU
05-30 612
来源：深度学习初学者 本文约1800字，建议阅读5分钟了解马尔可夫和隐马尔可夫模型相关基础知识，知道什么是隐马尔可夫模型，知道隐马尔可夫模型可以解决的三个问题及其求解方法。本文目录结构一、基础知识马尔可夫性马尔可夫过程和马尔可夫模型马尔科夫链二、隐马尔可夫模型概念介绍三要素两个基本假设观测序列产生过程三个基本问题及其求解方法本文学习目标：了解马尔可夫和隐马尔可夫模型相关基础知识，知道什么是隐马尔可...
隐马尔可夫模型详解
最新发布
DuHz的博客
03-02 1048
隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）是一种能够对隐藏状态序列和观测序列进行联合建模的统计模型。它在语音识别、自然语言处理、生物信息（基因序列分析）及很多时序预测领域都有广泛的应用。本教程将以通俗易懂的方式详细介绍从马尔可夫链到隐马尔可夫模型，并给出核心算法和典型的数学公式推导，力求让读者更好地理解其原理。一个随机过程 {Xt}\{X_t\}{Xt​}（这里 ttt 可以是离散时刻）满足马尔可夫性质，表示当前状态对未来状态的影响只与当前状态本身有关，而与过去的历史状态无关。用数学
HMM（Hidden Markov Models）
体重51.00
04-30 833
在语音识别问题中，隐马尔科夫模型(HMM)是如何支持特征在时间轴上的扭曲的？https://www.zhihu.com/question/31154127/answer/50866837HMM（Hidden Markov Models）一个HMM有两部分：状态（state）/状态的转移（transition）：描述了HMM的基本骨架，即一个HMM有多少个states，以及states之间的转移关系...
Hidden Markov Model
weixin_34354173的博客
01-06 193
#HMM隐马尔科夫模型 ###①通俗的理解 首先举一个例子，扔骰子，有三种骰子，第一个是比较常见的6个面，每一个面的概率都是1/6。第二个只有4个面，，每一个面的概率是1/4。第三个有8个面，，每一个面的概率是1/8。 首先先选择一个骰子，挑到每一个骰子的概率1/3，然后投掷，可以得到。最后会得到一堆的序列，比如会得到等等，这种序列叫可见状态序列，但在HMM里面，还存在一个隐含状态链，比如这个状态...
隐马尔可夫模型（HMM：Hidden Markov Models）
djb847279的博客
06-29 410
理论部分转载自：http://blog.youkuaiyun.com/likelet/article/details/7056068 手动计算例子转载自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_953f8a550100zh35.html 隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model，HMM) 最初由 L. E. Baum 和其它一些学者发表在一系列的统计学论文中...
HMM.rar_HMM_hidden markov model _隐马尔科夫_马尔科夫
09-22
**隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，HMM）**是一种统计建模方法，广泛应用于自然语言处理、语音识别、生物信息学等领域。它基于马尔科夫假设，即系统状态的转移只依赖于当前状态，而与之前的状态无关。在HMM中...
隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）
qq_51011530的博客
02-01 671
展示了更复杂的状态之间的关系结构，适用于多层次或分布更复杂的场景。：展示了一个语音模型如何通过HMM进行状态和观测值的关联。
隐马尔可夫模型 Hidden Markov Model
小菜羊的博客
08-21 951
本文介绍另一个生成模型——HMM 隐马尔可夫模型。HMM是一个用来描述系统隐性状态的转移和隐性状态的表现概率的概率模型。
机器学习中隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）理论
deepsprings的博客
06-26 1318
隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM） 前言 ：内容从实际案例到模型提取、建立、求解以及应用，侧重于该模型在机器学习中的研究和应用。 参考书： 《统计学习方法》 《The Model Thinker》 文章目录隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）1. 马尔可夫宿命论1.1 案例1.2 宿命2. 马尔可夫过程3. 隐马尔可夫模型3.1 从 EM 算法3.2 从马尔可夫过程3.3 到隐马尔可夫模型（HMM）3.3.1 形式定义3.3.2 模型建立3.
英文原版-Hidden Markov Models for Time Series 2nd Edition
09-23
解压密码 share.weimo.info An Introduction Using RReveals How HMMs Can Be Used as General-Purpose Time Series ModelsImplements all methods in RHidden Markov Models for Time Series: An Introduction Using R applies hidden Markov models (HMMs) to a wide range of time series types, from continuous-valued, circular, and multivariate series to binary data, bounded and unbounded counts, and categorical observations. It also discusses how to employ the freely available computing environment R to carry out computations for parameter estimation, model selection and checking, decoding, and forecasting.Illustrates the methodology in actionAfter presenting the simple Poisson HMM, the book covers estimation, forecasting, decoding, prediction, model selection, and Bayesian inference. Through examples and applications, the authors describe how to extend and generalize the basic model so it can be applied in a rich variety of situations. They also provide R code for some of the examples, enabling the use of the codes in similar applications.Effectively interpret data using HMMs This book illustrates the wonderful flexibility of HMMs as general-purpose models for time series data. It provides a broad understanding of the models and their uses.,解压密码 share.weimo.info
HMM学习最佳范例四：隐马尔科夫模型
飞鹰
08-21 1936
四、隐马尔科夫模型（Hidden Markov Models）1、定义（Definition of a hidden Markov model）　　一个隐马尔科夫模型是一个三元组（, A, B）。　　：初始化概率向量；　　：状态转移矩阵；　　：混淆矩阵；　　在状态转移矩阵及混淆矩阵中的每一个概率都是时间无关的——也就是说，当系统演化时这些矩阵并不随时间改变。实际上，这是马尔科夫模型关于真实世界
HMM学习(4)-Hidden Markov Models
Unicorn
12-19 3441
4 Hidden Markov Models4.1 Definition of a hidden Markov modelA hidden Markov model (HMM) is a triple ( ,A,B). 隐马尔科夫模型是一个三元组。  
.【机器学习】隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）
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01-12 2974
概率图模型是一种用图形表示概率分布和条件依赖关系的数学模型。概率图模型可以分为两大类：有向图模型和无向图模型。有向图模型也叫贝叶斯网络，它用有向无环图表示变量之间的因果关系。无向图模型也叫马尔可夫网络，它用无向图表示变量之间的相关关系。概率图模型可以用于机器学习，人工智能，自然语言处理，计算机视觉，生物信息学等领域。一、马尔科夫模型随机过程马尔科夫过程马尔科夫链状态转移矩阵通过训练样本学习得到，采...
理解HMM：从马尔科夫模型到隐马尔科夫模型
在信息技术领域，隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，简称HMM）是一种统计建模方法，广泛应用于自然语言处理、语音识别、生物信息学等领域。它的核心思想是利用马尔科夫假设来描述不可见（隐藏）状态序列生成可...
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