机器学习系列——8、隐马尔科夫模型

最新推荐文章于 2024-04-13 14:00:00 发布
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分类专栏： AI
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xiligey1/article/details/87598296
本文介绍隐马尔科夫模型(HMM),一种用于处理序列数据的生成模型,特别适用于标注问题。HMM通过隐藏的马尔科夫链随机生成观测序列,在语音识别、自然语言处理等领域有广泛应用。

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隐马尔科夫模型(hidden Markov model, HMM)是可用于标注问题的统计学习模型，描述由隐藏的马尔科夫链随机生成观测序列的过程，属于生成模型。

大道至简 —— 条件随机场与逻辑回归、隐马尔科夫模型的比较
大脸猫的博客
04-15 3400
前言 大道至简 —— 白话条件随机场Conditional Random Fields上一节我们讲到，为了建一个条件随机场，我们首先要定义一个特征函数集，每个特征函数都以整个句子，当前位置，位置和的标签为输入。然后为每一个特征函数赋予一个权重，然后针对每一个标注序列，对所有的特征函数加权求和，必要的话，可以把求和的值转化为一个概率值。 那么，我们同样会发现，条件随机场在形式和作用上好像和逻辑回归和HMM有点相似。 条件随机场和逻辑回归 观察公式： 上式含义为，对给定序列，标注序列在所有标注序.
机器学习算法（五）之隐马尔可夫算法代码
千与编程
07-16 1537
隐马尔科夫模型代码编写： 在上一次写完了隐马尔科夫模型的算法理论部分，总结而言，隐马尔科夫是用来研究隐藏的时序逻辑关系，在隐马尔科夫模型中，前后联系与关系要求比较严格，如果发生顺序的调换，则观测变量就会发生改变。 《统计学习方法》第十章隐马尔可夫模型，课后习题10.1，这是很多博客上的经典解答问题，盒子里拿球顺序的预测。 对于给定盒子与球组成隐马尔科夫模型 A, B为两个概率矩阵，分别列出如下： 设T=4,O=(红色，白色，红色，白色），使用后向算法计算P(O）。以下为隐马尔科夫模型的核心计算代码； 隐马
计算机视觉相关领域论文和源代码大集合
彼岸花
03-27 2006
原文转自：http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09/article/details/8550952 原作者是zouxy09，不过作者的代码部分也应该基于UIUC某同学的总结。这次转载是在寻找unsupervised image segmentation的方法及源代码的时候搜寻到了这里，找到了Efficient Graph-based Image Segmentation
机器学习——隐马尔科夫模型（HMM）
DoDo961010的博客
04-19 218
学习资料： 《统计学习方法》——李航老师； 徐亦达机器学习视频； 我的笔记：
机器学习（1）——概率图模型之隐马尔科夫模型
Niteowl
12-19 1259
1、概念 在概率模型( probabilistic model )中，利用已知变量 “推断( inference )” 未知变量的条件分布。 假定未知变量为 YYY ，已知变量为 XXX ，其他变量为 RRR，生成式模型考虑联合分布P(Y,R,X)P(Y,R,X)P(Y,R,X),判别式模型考虑条件分布P(Y,R∣X)P(Y,R|X)P(Y,R∣X) 。推断就是根据P(Y,R,XP(Y,R,XP(...
机器学习模型——隐形马尔科夫
qq_43103261的博客
01-05 328
隐形马尔科夫模型可用于数据标注问题，描述由隐藏的马尔科夫链生成观测序列的过程，属于生成模型。 基本概念 隐马尔科夫模型是关于时序的概率模型，描述由一个隐藏的马尔科夫链随机生成不可观测的状态随机序列，再由各个状态生成一个观测从而产生观测随机是序列的过程。 隐藏的马尔科夫链随机生成的状态的序列，称为状态序列； 每个状态生成一个观测，从而由此产生的观测的随机序列，称为观测序列； 序列的每一个位...
机器学习算法——HMM 隐马尔可夫模型学习笔记（2）
凉意的博客
10-17 1784
上一篇我们简单的回顾了下马尔科夫链，这一章我们来详细介绍隐马尔可夫模型。
人工智能/机器学习基础知识——隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，HMM）
WindGrin_的博客
04-13 902
人工智能/机器学习基础知识——隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，HMM）
机器学习——隐马尔科夫模型
菜到怀疑人生的博客
12-23 753
文章目录什么是概率图模型什么是隐马尔科夫模型（HMM）HMM的三大基本问题问题一的解决——前向-后向算法前向概率后向概率问题一的解决方案使用前向概率解决问题一使用后向概率解决问题一利用前-后向概率求解问题一参考文献 什么是概率图模型 摘自周志华老师的《机器学习》1 概率图模型是一类用图来表达变量相关关系的概率模型，最常见的是用一个节点表示一个或一组随机变量，节点之间的边表示随机变量之间的概率相关...
机器学习笔记（十三）——隐马尔科夫模型
chunyun0716的专栏
09-15 1717
一、隐马尔科夫模型    在马尔科夫模型中，每一个状态代表了一个可以观察的事件，所以，马尔科夫模型有时称为可视马尔科夫模型（visible Markov model，VMM），这在某种程度上限制了模型的适应性。在隐马尔科夫模型（HMM）中，我们不知道模型所经过的状态序列，而只知道状态的概率函数，也就是说观察到的事件是状态的随机函数，此模型是一个双重的随机过程。其中，模型的状态转换过程是隐蔽的，可观察
附件为HMM隐马尔科夫模型——学习问题
08-09
隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，简称HMM）是统计建模中的一个重要工具，尤其在自然语言处理、语音识别、生物信息学等领域有着广泛的应用。它是一种能够处理时序数据的概率模型，其中系统的状态是不可见的，但...
机器学习实验报告——隐式马尔可夫模型HMM
m0_64198455的博客
01-22 2222
隐式马尔可夫模型（HMM）是一种用于描述由隐藏状态和可观察状态组成的序列，并建模它们之间概率关系的统计模型。HMM在语音识别、自然语言处理、生物信息学和金融预测等领域得到广泛的应用。HMM的基本概念包括隐藏状态、观测状态、状态转移概率、观测概率分布和初始状态概率分布。HMM模型的基本假设包括有限历史性假设、齐次性假设和观测独立性假设。HMM由初始状态向量π、状态转移矩阵A和观测概率矩阵B决定，这些要素决定了HMM模型的行为。HMM模型涉及三个基本问题：评估问题、解码问题和学习问题。
三菱FX3U三轴伺服电机与威纶通触摸屏组合程序详解：轴点动、回零与定位控制及全流程解析
08-11
三菱FX3U三轴伺服电机与威纶通触摸屏的程序编写方法及其应用。主要内容涵盖伺服电机主控程序、触摸屏程序、轴点动、回零及定位程序、通讯模块程序以及威纶显示器程序的分析。通过对各个模块的深入探讨，帮助读者理解每个部分的功能和实现方式，确保机械运动控制的准确性、高效性和稳定性。此外，文章还提供了关于程序编写过程中可能遇到的问题及解决方案。 适合人群：从事自动化控制领域的工程师和技术人员，尤其是对三菱FX3U三轴伺服电机和威纶通触摸屏有实际操作需求的专业人士。 使用场景及目标：适用于工业自动化项目中，旨在提高对三菱FX3U三轴伺服电机和威纶通触摸屏的理解和应用能力，掌握模块化编程技巧，解决实际工程中的编程难题。 其他说明：文中不仅讲解了各模块的具体实现细节，还强调了程序的安全性和可靠性，为项目的成功实施提供了有力的支持。
职业介绍与人才招聘综合管理系统-基于宏达数据库信息管理开发平台的专业人力资源服务软件-包含基本信息设置-用人单位管理-求职人员登记-数据查询-统计分析-报表生成-打印输出-权限控制.zip
08-11
cursor免费次数用完职业介绍与人才招聘综合管理系统_基于宏达数据库信息管理开发平台的专业人力资源服务软件_包含基本信息设置_用人单位管理_求职人员登记_数据查询_统计分析_报表生成_打印输出_权限控制.zip
基于Spark2x分布式计算框架的实时新闻大数据分析可视化系统-实现用户浏览日志采集与实时处理-新闻话题热度排名统计-时段流量峰值分析-新闻曝光量监控-数据可视化展示-采用Kaf.zip
最新发布
08-11
基于Spark2x分布式计算框架的实时新闻大数据分析可视化系统_实现用户浏览日志采集与实时处理_新闻话题热度排名统计_时段流量峰值分析_新闻曝光量监控_数据可视化展示_采用Kaf.zip大数据实战项目
基于springboot小型哺乳类宠物诊所管理系统-4339s0c8【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
08-11
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基于Simulink的风电永磁同步电机并网系统仿真模型与SVPWM控制机制探究
08-11
基于Simulink/Matlab构建的风电永磁同步电机并网系统的仿真模型。该模型主要涵盖了SVPWM控制、MPPT风能跟踪算法以及Crowbar电路的低压穿越功能。文中首先解释了机侧变流器的工作原理及其核心——MPPT算法的具体实现方法，采用了黄金分割法进行最大功率点跟踪，并提供了相应的Matlab函数代码。接着讨论了网侧变流器的电网电压定向控制和SVPWM模块的应用，强调了载波频率设置和死区补偿的重要性。对于Crowbar电路部分，则着重讲述了其触发逻辑和保护机制，确保在电网电压骤降时能够稳定运行。此外，还分享了一些仿真设置的小技巧，如选择合适的求解器和优化参数的方法。 适合人群：从事风电系统研究的技术人员、高校相关专业师生、对电力电子控制系统感兴趣的工程技术人员。 使用场景及目标：①为风电并网仿真提供可靠的模型支持；②深入理解SVPWM控制、MPPT算法和Crowbar电路的功能；③掌握风电系统关键组件的设计与优化方法。 其他说明：本文不仅提供了详细的理论解析和技术细节，还附带了具体的代码片段，便于读者实际操作和验证。
三菱Q系列PLC,QD77MS16走总线控制伺服，程序结构清晰明了，通俗易懂，适合直接应用到新项目
08-11
三菱Q系列PLC在QD77MS16总线控制伺服项目中的应用。文章涵盖了程序结构、注释、伺服设定参数、三菱触摸屏程序、电气BOM、I/O表以及完整的电气图纸等多个方面。通过模块化的程序设计，确保了系统的稳定性与精确度。文中还提供了示例代码，帮助读者理解具体的实现方法。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是那些希望深入了解三菱Q系列PLC及其在伺服控制项目中应用的人群。 使用场景及目标：适用于需要构建高精度运动控制系统的工程项目。目标是让读者掌握三菱Q系列PLC与QD77MS16总线配合使用的完整流程，从而能够独立完成类似项目的规划、设计和实施。 其他说明：文中提供的示例代码和详细的技术文档可以作为实际项目的重要参考资料。此外，文章强调了模块化编程思想的重要性，这对于提高代码的可读性和维护性非常有益。
MATLAB中永磁同步风力发电机的改进下垂控制与新型PLL控制策略研究 · MATLAB v2.1
08-11
内容概要：本文深入探讨了使用MATLAB对永磁同步风力发电机（PMSG）进行改进下垂控制和新型PLL控制策略的研究。首先介绍了风力发电作为可再生能源的重要性和PMSG的特点及其在MATLAB中的建模方法。接着详细阐述了改进下垂控制的原理，通过引入智能算法和优化技术来提升系统响应速度和稳定性，并展示了不同风速条件下改进后的性能表现。随后介绍了新型PLL控制策略，旨在解决传统PLL在低电压或电网扰动时可能出现的问题，提高了PLL的鲁棒性和动态性能。最后通过MATLAB仿真实验验证了这两种先进控制策略的有效性，并提供了相关代码示例。 适合人群：从事风力发电系统研究的技术人员、高校师生及相关领域的研究人员。 使用场景及目标：适用于希望深入了解PMSG控制策略改进的研究者，目标是掌握改进下垂控制和新型PLL控制策略的具体实现方法及其在提高风力发电系统性能和稳定性方面的作用。 其他说明：文中提供的MATLAB仿真实验和代码示例有助于读者更好地理解和实践这些先进的控制策略。
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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