隐马尔可夫模型在语音识别，手语识别，自然语言处理等方面有着重要的应用。前向法的作用是求出某个观测序列在某个特定的隐马尔可夫模型中出现的概率。关于隐马尔可夫模型以及前向法的应用维基百科上讲得十分详细，如果您对此不太了解，又对此比较感兴趣的话，非常推荐您进行阅读：其中，前向法给出的推导过程可能稍稍有点简略，如果您对其详细推导的过程感兴趣的话，不妨看看下面的内容：一、模型描述在本次推导中，隐马尔可夫模型
隐马尔可夫模型，看上去，和序列标注问题是天然适配的，所以自然而然的，早期很多做命名实体识别和词性标注的算法，都采用了这个模型。这篇文章我将基于码农场的这篇文章《层叠HMM-Viterbi角色标注模型下的机构名识别》，来做解读。但原文中的这个算法实现是融入在HanLP里面的。不过他也有相应的训练词典，所以我在这篇文章里面也给出一个python实现，做一个简单的单层HMM模型，来识别机构名。代码地址：
使用隐马尔科夫模型生成数据
隐马尔科夫模型是一个强大的分析时间序列数据的分析工具。
假定被建模的系统是带有隐藏状态的马尔可夫过程，这意味着底层系统可以是一组可能的状态之一,系统经历一系列的状态转换，从而产生一系列输出。我们仅能观察输出，而无法观测状态，因为这些状态被隐藏了。我们的目标是对这些数据建模，以便我们能推断未知数据的状态转换。
学习了李航的《统计学习方法》中隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)，这里把自己对HMM的理解进行总结(大部分是书本原文，O(∩_∩)O哈哈~，主要是想利用python将其实现一遍，这样印象深刻一点儿)，并利用python将书本上的例子运行一遍。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。HMM在语音识别
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2023-07-24 16:08:37
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隐马尔科夫模型将会从以下几个方面进行叙述：1 隐马尔科夫模型的概率计算法 2 隐马尔科夫模型的学习算法 3 隐马尔科夫模型的预测算法 隐马尔科夫模型其实有很多重要的应用比如说：语音识别、自然语言处理、生物信息、模式识别等等 同样先说一下什么是马尔科夫，这个名字感觉就像高斯一样，无时无刻的在你的生活中，这里给出马尔科夫链的相关解释供参考：马尔可夫链是满足马尔可夫性
目前的博客还是侧重于数学公式，方便自己复习，等忙过秋招就尽量做到雅俗共赏~~1 HMM定义隐马尔可夫模型是什么？有什么作用？数学公式是什么？隐马尔可夫模型是一种时序（时间上的联系）的概率模型，用在词性标注，记住一个东西，例子+图。例子就是，通过可看见的推测不可看见的，比如医生问诊，根据你身体状况（可以观察的到的，外在表现）来判断疾病。韩梅梅医生不仅要看你目前的身体状况，还会问你昨天的身体状况，也就
隐马尔可夫模型实现原理简介隐马尔科夫模型抄一段网上的定义：隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Model) 是一种统计模型，用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数，然后利用这些参数来作进一步的分析。拼音输入法中可观察的参数就是拼音，隐含的参数就是对应的汉字。viterbi算法参考https://zh.wikipedia.org/wiki/
隐马尔可夫模型(HMM)很多机器学习模型都有一个共同的假设：数据与数据之间是相互独立的，模型只关注当前数据的自变量与因变量之间的关系。 但是在现实生活中，会发现数据间的顺序对数据产生是有影响的。在学术上，具有这种特性的数据被称为序列数据。隐马尔可夫模型(HMM) 则可以很好地观测这类数据，它是关于时序的概率模型，用有向图表示。应用场景：在语音识别，词性自动标注，音字转换，概率文法等各个自然语言处理
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2023-08-28 16:36:28
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英文原文：Generating pseudo random text with Markov chains using Python首先看一下来自Wolfram的定义马尔可夫链是随机变量{X_t}的集合（t贯穿0,1,…），给定当前的状态，未来与过去条件独立。 Wolfram的定义更清楚一点儿…马尔可夫链是具有马尔可夫性质的随机过程…[这意味着]状态改变是概率性的，未来的状态仅仅依赖当前的状态。
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2023-08-28 12:53:11
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1.算法描述隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是一种统计模型，广泛应用在语音识别，词性自动标注，音字转换，概率文法等各个自然语言处理等应用领域。经过长期发展，尤其是在语音识别中的成功应用，使它成为一种通用的统计工具。 隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是统计模型，它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参
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2023-09-18 09:51:30
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Amro..36我没有回答每个问题,而是让我演示如何使用HMM工具箱作为示例 - 在引入隐藏马尔可夫模型时通常使用的天气示例.基本上模型的状态是三种可能的天气类型:晴天,下雨和有雾.在任何一天,我们都假设天气只是这些值中的一个.因此,HMM状态集合是:S = {sunny, rainy, foggy}然而在这个例子中,我们无法直接观察天气(显然我们被锁在地下室!).相反,我们唯一的证据就是每天检查
操作指南：文件夹分为数据库，函数库，和训练过程。1、用matlab打开这个文件夹，添加进路径；2、进入data文件夹，有两个m文件，打开recorddata，按照文件内的注释进行录音；录音总共分为10遍，每组10个数字，前8遍用于训练，后两遍用于集中验证。3、运行该文件中的dataprocess文件，会得到两个.mat文件，这就是训练集和验证集。 这两个文件，或在data文件
目录马尔科夫链隐马尔科夫模型（HMM）HMM简介分析隐马尔科夫模型产生测试序列估计状态序列估计状态转移矩阵和输出矩阵估计后验状态概率改变初始状态分布 马尔科夫链 如下图的马尔科夫模型状态转移矩阵 &nb
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2023-07-20 14:14:21
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分类算法是机器学习中的一个重点，也是人们常说的“有监督的学习”。这是一种利用一系列已知类别的样本来对模型进行训练调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也成为监督训练或有教师学习。注：本文中用到的Python及其模块安装教程参见隐马尔可夫模型隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）最初由L. E. Baum发表在20世纪70年代一系列的统计学论文中，随后在语言识别，自然
EM算法整理了李航的书。 EM算法是一种迭代算法，用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计，或极大后验概率估计，EM算法的每次迭代由两步组成：E步，求期望；M步，求极大。下文仅讨论极大似然估计。 由一个例子引入EM算法： 假设有3枚硬币，分别记作A，B，C。这些硬币正面出现的概率分别为，，。进行如下掷硬币实验：先掷硬币A，若正面则再掷硬币B；若反面则再掷硬币C；记第二次掷硬币的结果，正面记为1，
原创
2023-08-06 15:10:33
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EM也称期望极大算法（Expectation Maximization），是一种用来对含有隐含变量的概率模型进行极大似然估计的迭代算法。该算法可应用于隐马尔科夫模型的参数估计。 1、含有隐含参数的概率模型举例？三硬币模型：A、B、C三枚硬币，这些硬币投出正面的概率分别为π、p、q。进行如下硬币实验，先投硬币A，如果为正面则投硬币B，如果为反面则投硬币C。最终出现的正面则记为1，出现反面则
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2023-07-05 12:24:18
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简介隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）创立于20世纪70年代。主要用于行为识别，语音识别，文字识别等。原理简述隐马尔可夫模型由五个部分组成：状态空间S，观测空间O，初始状态概率空间PI，状态概率转移矩阵P以及观测值生成概率矩阵Q。另外，隐马尔可夫模型还包括一条观测链，一条隐藏链。（后面将详述）下面是隐马尔可夫模型示意图：因此整个过程就是观测值随状态的转移而生成，而我们
介绍在之前的一篇文章中，我介绍了隐马尔可夫模型(HMM)的基本知识，在这篇文章中，我会说明一下，如何求解模型的参数。废话不多说，我们直接进入正题。MLE? YES OR NO?说到参数估计，第一反应就是最大似然估计（MLE)。这里我们以Y是离散随机变量作为例子，假设Y总共有M种不同的取值，分别为{1,2,3,…M},同时我们假设模型有k个不同的隐含状态。因此我们的emission matrix B
前言上星期写了Kaggle竞赛的详细介绍及入门指导，但对于真正想要玩这个竞赛的伙伴，机器学习中的相关算法是必不可少的，即使是你不想获得名次和奖牌。那么，从本周开始，我将介绍在Kaggle比赛中的最基本的也是运用最广的机器学习算法，很多项目用这些基本的模型就能解决基础问题了。今天我们开始介绍隐马尔可夫模型(Hidden Markov Models,HMM)，本模型的先学模型是马尔科夫模
隐马尔可夫模型(HMM)是可用于标注问题的统计模型。关于HMM通常包含三类问题：1.概率计算 2.参数学习 3.预测状态。本博客简单罗列下HMM的知识点，给出代码。详细地参考李航《统计学习方法》。模型简介HMM描述先由隐藏的马尔可夫链生成状态序列，各个状态序列生成一个观测，组合成最终的观测序列。故整个模型包含三个要素：初始状态概率向量：生成第一个状态的概率状态转移概率矩阵：当前状态转移到下一个状态
