HMM

最新推荐文章于 2025-04-27 15:36:28 发布
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本文详细阐述了人工智能算法在数据挖掘领域的应用，包括关联规则挖掘、聚类分析、分类和回归等，旨在帮助读者理解如何利用这些算法进行有效的大数据处理和分析。

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zxjor91
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隐马尔可夫模型（HMM）
Rhett_Butler0922的博客
04-25 863
它通过隐状态和观测状态的概率建模，解决了评估、解码和学习三大核心问题。隐马尔可夫模型是一种统计模型，用于描述一个系统中隐藏状态（不可直接观测）通过一系列可观测的输出（观测序列）表现出来的过程。这个例子模拟了一个简单的天气预测HMM，状态为“晴天”和“雨天”，观测为“干”和“湿”。HMM的核心思想是：通过观测到的数据序列，推断背后的隐藏状态序列，或计算某种概率。维特比算法是一种动态规划算法，类似于前向算法，但目标是找到概率最大的路径。以下是一个简单的Python代码示例，展示如何实现HMM的前向算法。
hmm java_HMM的概率计算问题和预测问题的java实现
weixin_34571341的博客
02-15 499
HMM(hidden markov model)可以用于模式识别，李开复老师就是采用了HMM完成了语音识别。一下的例子来自于《统计学习方法》一个HMM由初始概率分布，状态转移概率分布，观测概率分布确定。并且基于两个假设：1 假设任意时刻t的状态只依赖于前一个时刻的状态，与其他时刻的状态和观测序列无关2 假设任意时刻的观测只依赖与该市可的马尔科夫的状态，与其他观测，状态无关。基于此，HMM有三个基本...
【自然语言处理】hmm隐马尔可夫模型进行中文分词 代码
十一月廿七风雨大作
09-29 6753
本文摘要 · 理论来源：【统计自然语言处理】第七章 自动分词；【统计学习方法】第十章 隐马尔可夫模型 · 代码目的：手写HMM进行中文分词 作者：优快云 征途黯然. 一、数据集   数据集的形式如下： 新 B 华 M 社 E 北 B 京 E 二 B 月 E 十 B 二 M 日 E 电 S 中 B 国 E 十 B 四 E ……   数据集已经标注好了四种状态（B、M、E、S），每个句子之间用换行分割。   获取本数据集或者代码工程，可以关注公众号‘三黄工作室’回复‘中文分词’。 二、代码介绍   ..
HMM算法详解
woshiliulei0的专栏
12-26 4556
隐马尔可夫模型有三种应用场景，我们做命名实体识别只用到其中的一种——求观察序列的背后最可能的标注序列。
hmm
fkyyly的专栏
07-29 1137
1 特点(两个基本假设)： （1）后一个隐藏状态只依赖于前一个隐藏状态。 或者可以称为马尔科夫假设（Markov Assumption）或者一阶马尔科夫链：下一个词的出现仅依赖于它前面的一个或几个词。 （2）观测值之间相互独立，观测值只依赖于该时刻的马尔科夫链的隐状态。 2 两个状态集合 （1）隐藏状态集合（假如是N*1维），例如是分词任务的词性 （2）观测状态集合（假如是M*1维...
HMM模型
qq_26174823的博客
03-02 1775
隐马尔可夫模型示例： 模型简介： 隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。 x为观测序列 z是我们无法观测到的隐藏的状态的随机序列，叫状态序列。 所有关于时间和空间的问题都可以采用这个模型。 隐藏状态一定是离散的。但是观测是可以是离散的也可以是连续的。 隐马尔可夫模型的假设： 对 HMM 来说，有如下三个重要假设，尽管这些假设...
HMM实现中文分词
日积月累，天道酬勤
05-29 3009
纯Python实现基于HMM的中文分词。
HMM算法
qq_53582111的博客
03-24 2126
一、马尔科夫链（Markov chain） 1、概念 当前状态只跟上一状态有关，跟上上或上上之前的状态无关。这种顺次 演变的随机过程，就叫做马尔科夫链 2、贝叶斯网络 贝叶斯网络(Bayesian network)，又称信念网络(Belief Network)，或有向无环图模型，是一种概率图模型，其网络拓朴结构是一个有向无环图(DAG) 3、有向图模型（贝叶斯网络）：用有向图表示变量间的依赖关系； 二、HMM模型(隐含马尔可夫模型) HMM 就是贝叶斯网络的一种，就是最简单.
MATLAB HMM工具包详解与应用
weixin_34725745的博客
04-27 851
HMM可以由三元组λ=(N, M, A)来表示，其中：- N是模型中隐状态的总数。- M是每个隐状态下可能观察到的输出符号的数量。- A是状态转移概率矩阵，表示模型从一个状态转移到另一个状态的概率。HMM还包括两个概率分布：- 观测概率矩阵B，表示在特定状态下观测到特定符号的概率。- 初始状态概率向量π，表示模型每个状态的初始概率。MATLAB HMM工具包中包含多个函数来支持HMM的实现和应用。下面列出了一些关键函数及其基本用法：：生成模拟的观测序列和状态序列。hmmtrain。
hmm模型matlab代码-vi-HMM:vi-HMM
05-27
hmm模型matlab代码vi-HMM 概述 我们的方法是用MATLAB编码的。 这是一种通过隐马尔可夫模型（HMM）查找SNP和Indel的新方法。 该模型将读取的比对（具有Phred + 33编码质量得分的SAM文件）和参考基因组（FASTA文件）...
时序预测 | MATLAB实现HMM(隐马尔科夫)时间序列预测（完整源码和数据）
05-26
在本文中，我们将深入探讨如何使用MATLAB实现基于HMM（隐马尔科夫模型）的时间序列预测。HMM是一种统计建模方法，常用于处理序列数据，如语音识别、自然语言处理和生物信息学等领域。在时序预测中，HMM通过隐藏状态...
hmm.zip_www.hmm/.cc_www.hmm，cc
09-22
隐藏马尔可夫模型（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。在这个压缩包文件“hmm.zip”中，包含了与HMM相关的源代码和辅助文件，非常适合学习和...
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...
四种模型实现基于HMM-LSTM的股票市场趋势分析python源码+项目说明.zip
07-07
四种模型实现基于HMM-LSTM的股票市场趋势分析python源码+项目说明.zip 四种模型实现基于HMM-LSTM的股票市场趋势分析python源码+项目说明.zip 四种模型实现基于HMM-LSTM的股票市场趋势分析python源码+项目说明.zip 四...
基于SSM的一线式酒店管理系统-su0v7503【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
最新发布
08-15
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STM32F4高级定时器定时器应用示例代码
08-15
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【python毕业设计】基于数据挖掘的音乐推荐系统(django)（完整项目源码+mysql+说明文档）.zip
08-15
基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明，不需要论文 采用python语言，django框架，mysql数据库开发 编程环境：pycharm，mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台： 用户注册， 登录 搜索音乐，音乐欣赏（可以在线进行播放） 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法：（重点） 本课题需要大量用户行为（如播放记录、收藏列表）、音乐特征（如音频特征、歌曲元数据）等数据 （1）根据用户之间相似性或关联性，给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐； （2）根据音乐之间的相似性或关联性，给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户，然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西（和你类似的人也喜欢**东西）； 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐（喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐）； 管理员 管理员信息管理 注册用户管理，审核 音乐爬虫（爬虫方式爬取网站音乐数据） 音乐信息管理（上传歌曲MP3，以便前台播放） 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码，部署后可正常运行！ 环境说明 开发语言：python后端 python版本：3.7 数据库：mysql 5.7+ 数据库工具：Navicat11+ 开发软件：pycharm
MPU6050.zip
08-15
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器，它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据，对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上，通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信，获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件，包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`，该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如，`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址，`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中，首先需要包含`MPU6050.h`头文件，然后创建`MPU6050`对象，并调用`begin()`函数初始化传感器。之后，可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据，通常还需要进行校准和滤波，以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础，它是一种低引脚数的串行通信协议，允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持，使得用户无需深入了解通信细节，就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度（X、Y、Z轴）和角速度（同样为X、Y、Z轴）。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动，而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据，可以进一步计算出物体的姿态（如角度和角速度变化）。 在嵌入式开发领域，特别是使用STM32微控制器时，也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口，可以实现更复杂的控制算法。然而，基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中，除了基本的传感器读取，还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP（数字运动处理器）功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据，实现更高级的运动估计，减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器，广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件，开发者可以轻松地与传感器交互，获取并处理数据，实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径，通过这些资源，开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
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