HMM模型的理解

隐形马尔科夫链解析
最新推荐文章于 2021-08-07 08:33:28 发布
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本文详细介绍了隐形马尔科夫链的概念及其应用。通过深入浅出的方式帮助读者理解这一重要的统计模型，并探讨了其在不同领域的实际应用场景。

这是我看过的一篇比较详细的介绍隐形马尔科夫链的文章,来自于知乎。

今天正好看到了,记录下,以防自己以后需要用到。

马尔科夫链模型理解

【python 机器学习】sklearn HMM模型
m0_62599305的博客
04-26 903
在这篇文章中，我们将用通俗易懂的方式讲解HMM（隐马尔科夫模型，Hidden Markov Model），并介绍它在机器学习中的应用。1. HMM 模型是什么？（通俗易懂版）举个例子开心（S1）一般（S2）难过（S3）但问题是，我们无法直接知道你的真实心情，只能通过一些观察到的行为如果你去公园玩，可能是开心的如果你待在家里看书，可能是一般的如果你不出门，可能是难过的“心情” 是隐藏状态（Hidden States），我们看不到，只能猜测。“行为” 是可观察状态（Observed States）
HMM透彻讲解，思路清晰
12-04
初学HMM可能一头雾水，看了这篇透彻讲解你应该会对HMM有一定的理解了
对隐马尔科夫模型HMM的一点理解
大泽之国
05-24 889
本文重点 一个HMM模型是否可以处理任意长度的序列? HMM训练如何支持多序列? 为什么要有隐马尔科夫模型? 有了马尔科夫模型,为什么还要有隐马尔科夫模型? 二者都可以用三元组表示 (π,S,T)(π,S,T)(\pi, S, T) 其中SSS是状态集合, ππ\pi是状态初始概率分布, TTT是状态转移矩阵. 应用马尔科夫模型时...
对hmm的认识
优快云_LYY的专栏
05-17 367
hmm：隐马尔科夫 使用hmm的方法： 首先定义一些隐藏状态。 然后定义initial probability，也就是隐藏状态的初始概率。 接下来定义transition probability，也就是隐藏状态的转移概率，可以用矩阵表示，其中矩阵先行后列。矩阵是m*m的，其中m表示隐藏状态的数量。 接下来定义emission/observation probability，也就是观察矩阵，用m*...
轻松搞定github
xqhadoop的博客
04-08 519
网上关于github的教程很多,但是很多博客都总结的不全,导致我们需要查阅大量的博客才能掌握github的基础操作。我也是寻找了很久，才发现几个比较好的github使用的总结教程。这几个总结教程非常全,基本能满足我们平时的需求。 1.注册流程 gitHub安装教程 2.使用方法 github详细使用教程 3.eclipse下使用git https://www.cnblogs.com/h...
用简单易懂的例子解释隐马尔可夫模型
sy_mira1111的博客
09-17 4552
隐马尔可夫（HMM）好讲，简单易懂不好讲。我认为 @者也的回答没什么错误，不过我想说个更通俗易懂的例子。我希望我的读者不是专家，而是对这个问题感兴趣的入门者，所以我会多阐述数学思想，少写公式。霍金曾经说过，你多写一个公式，就会少一半的读者。所以时间简史这本关于物理的书和麦当娜关于性的书卖的一样好。我会效仿这一做法，写最通俗易懂的答案。 还是用最经典的例子，掷骰子。假设我手里有三个不同的骰子。
Python实现HMM模型完美版.zip_HMM_HMM python_divisionqss_jieba的hmm模型_pyth
09-21
标题中的“Python实现HMM模型完美版.zip_HMM_HMM python_divisionqss_jieba的hmm模型_pyth”表明这是一个关于使用Python编程语言实现隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，简称HMM）的代码资源，其中可能包含了...
精选资源
机器学习资产配置：hmm模型择时及配置策略.zip
10-04
《机器学习资产配置：hmm模型择时及配置策略》 在投资领域，尤其是在资产配置中，运用机器学习技术已经成为一种趋势。隐藏马尔可夫模型（Hidden Markov Model，简称HMM）作为机器学习的一个分支，已经在金融市场的...
精选资源
HMM语音识别 HMM模型matlab编程包含前向后向算法实现.rar
03-14
这个压缩包“HMM语音识别 HMM模型matlab编程包含前向后向算法实现.rar”显然包含了使用MATLAB语言实现HMM进行语音识别的相关代码和资料。以下是关于HMM及其在语音识别中的应用，以及MATLAB编程实现的关键知识点： 1...
hmm.c.zip_HMM.c_hmm模型_前向后向算法
09-22
本压缩包文件`hmm.c.zip`包含了用C语言实现的HMM模型，主要实现了前向后向算法，用于计算给定观察值序列在特定HMM模型下的概率。 **隐马尔可夫模型（HMM）** 是一个随机过程模型，其中状态是不可见的，只能通过一...
python基础系列(二)程序控制结构
xqhadoop的博客
09-26 1065
引言: 无论在哪种高级语言中,都必然有3大程序结构,分别是顺序、选择、循坏结构。这三种结构可以用描述需要重复执行或者进行决策的需求
python基础系列(六)之装饰器
xqhadoop的博客
03-05 634
引言: 这部分关于装饰器的内容需要前面闭包的知识作为基础。装饰器有点类似于我们java web里面经常讲到的面向切面编程(AOP),一切原理都是相通的。 一.什么是AOP 简单点来说,其实是为了更好的对程序进行控制,提高代码的可重用性。 在某段程序执行前面加上我们的控制代码。其实就是对原有函数进行了一层包装。(装饰器通俗点来说,就是对函数的二次封装)下面我将通过一个案例来说明。 在我们开发
隐马尔科夫模型（HMM）及其实现
程引的专栏
08-27 7093
马尔科夫模型 马尔科夫模型是单重随机过程，是一个2元组：(S,A)。 其中S是状态集合，A是状态转移矩阵。 只用状态转移来描述随机过程。   马尔科夫模型的2个假设 有限历史性假设：t+l时刻系统状态的概率分布只与t时刻的状态有关，与t时刻以前的状态无关； 齐次性假设：从t时刻到t+l时刻的状态转移与t的值无关。   以天气模型为例 天气变化有3中状态S:{1(阴),2（云）,
强大的正则表达式
xqhadoop的博客
07-01 607
正则表达式作为一种模式匹配和查找的工具,极大的便利了我们对数据的处理
HMM简单理解
xmdxcsj的专栏
10-01 5226
HMM模型 模型导出 贝叶斯的输出变量只有一个，如果将输出变量y加以扩展成序列标注，也就是每一个Xi对应于一个标记Yi，贝叶斯模型转化为： 考虑到输出y之间的相互依赖性，联合概率可以分解为生成概率和转移概率的乘积。 缺点：虽然考虑了y之间的依赖性，但是仍然假设x之间是相互独立的。 HMM用于标记的时候，隐藏变量就是词序列对应的label标记，观测序列是词序列，所求的就是基于各类标
HMM隐马尔可夫--Viterbi算法案例讲解
Western_europe
09-04 1076
标题一、隐马尔可夫模型HMM 1.隐马尔可夫模型（Hidden Markov model,HMM）是可用于序列标注问题的统计学模型，描述了由隐马尔可夫链随机生成观察序列的过程，属于生成模型。 2.隐马尔可夫模型：隐马尔可夫模型是关于时序的概率模型，描述由一个隐藏的马尔可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察而产生观察随机序列的过程。 隐藏的马尔可夫链随机生成的状态的序列称作状态序列。 每个状态生成一个观测，而由此产生的观测的随机序列称作观测序列。 序列的每一个位置又可以看作是一个时刻
对HTML的认识
weixin_41490593的博客
09-29 2453
什么是HTML? HTML的英文全称是 Hypertext Marked Language，即超文本标记语言。 HTML是一种标记语言,它能独立于各种操作系统平台(如UNIX， Windows等)。 用HTML编写的超文本文档称为HTML文档 使用HTML语言，将所需要表达的信息按某种规则写成HTML文件，通过专用的浏览器来识别，并将这些HTML文件“翻译”成可以识别的信息，即现在所见到的网页。 ...
序列标注常用模型CRF、HMM、MEMM简介及比对
data+scenario+science+insight
08-07 1111
序列标注常用模型CRF、HMM、MEMM简介及比对 隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM），最大熵马尔可夫模型（Maximum Entropy Markov Model，MEMM）以及条件随机场（Conditional Random Field，CRF）是序列标注中最常用也是最基本的三个模型。 生成式模型：联合概率P(Y, X) = P(Y|X) * P(X)=P(X|Y)*P(Y) 判别式模型：条件概率P(Y|X) = P(X|Y) / P(X) 从机器学习视角来看贝叶斯，
***S 2012 高级图表类型 -- 股票图
weixin_34401479的博客
02-10 170
***S 2012 高级图表类型 -- 股票图 股票图是专门用于分析价格波动的图表，其中“K线图”是最广为投资人使用的分析图表。K线图又被称为阴阳线，最初是日本米商用来标示米价涨跌状况的工具，后来因为其直观、立体感强的特点而深受投资者欢迎引入股市与期货市场，事实证明K线图可以较准确地预测后市走向，也可以较明确地判断多空双方的力量对比，从而为投资决策提供重要参考。 它是以每个交易日的开盘价、最高价、...
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