【火炉炼AI】机器学习044-创建隐马尔科夫模型(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2 )隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model, HMM)是非常经典的机器学习模型，在语音识别，自然语言处理，模式识别等领域中有着非常广泛的应用。故而理解和熟练掌握HMM是机器学习领域中
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2024-07-17 09:04:39
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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，例如模式识别。是在被建模的系统被认为是一个马尔可夫过程与未观测到的（隐藏的）的状态的统计马尔可夫模型。 具体原理可以参考“一文搞懂HMM（隐马尔可夫模型）“： 用python根据原理实现HMM，然后
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2023-12-01 13:26:23
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基于马尔可夫链的省份人才占比预测模型假设1.不考虑人才总数增长对人才流动的影响 2.不考虑未来各省份政策改变造成的影响 3.每个省份有一定百分比的固定人才马尔科夫链马尔可夫链（Markov chain），又称离散时间马尔可夫链（discrete-time Markov chain），因俄国数学家安德烈·马尔可夫（俄语：Андрей Андреевич Марков）得名，为状态空间中经过从一个状态
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2024-11-01 18:48:27
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前言隐马尔可夫模型(HMM)是可用于标注问题的统计学习模型，描述由隐藏的马尔可夫链随机生成观测序列的过程，属于生成模型。马尔可夫模型理论与分析参考《统计学习方法》这本书，书上已经讲得很详细，本文只是想详细分析一下前向算法和后向算法，加深对算法的理解，并希望能帮助到他人。前向算法理论分析定义前向算法的定义.PNG定义解析：由于每个状态生成一个观测变量，那么在t时刻就会生成t个观测变量，在t时刻处于状
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2023-10-06 22:41:58
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马尔科夫模型背景知识1随机过程2 马尔可夫性质3 马尔可夫链4 模式的形成隐马尔可夫模型1马尔可夫过程的局限性2 隐马尔可夫模型定义forward算法1 局部概率2 计算t 1时刻的值3 计算t 1时候的值viterbi算法1 局部概率与局部最优路径2 计算t 1时刻的值3 计算t 1时刻的值4 反向指针1. 背景知识1.1随机过程随机过程是随机变量的集合，其在随机变量的基础上引入时间的概念（可简
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2024-04-09 22:16:48
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随机动态系统的最优决策过程。马尔可夫决策过程是序贯决策的主要研究领域。它是马尔可夫过程与确定性的动态规划相结合的产物，故又称马尔可夫型随机动态规划，属于运筹学中数学规划的一个分支。序贯决策 有些决策问题，决策者只需要作一次决策即可，这类决策方法称单阶段决策。但是很多时候，不仅需要单阶段决策，更需要进行多阶段决策，即序贯决策。序贯决策是指按时间顺序排列起来，以得到按顺序的各种决策(策略)，是用于随
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2024-01-13 04:01:16
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马尔可夫链 注：此Java代码只实现了状态转移的个数至于概率很容易求得，具体做法可参考上面的链接或浙大概率论与数理统计第四版第十三章马尔可夫链package legendary;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
/**
* @author xcupoem
* @func
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2024-01-28 02:59:31
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文章目录1. 隐马尔科夫2. 直观分析3. 数学原理4. 实现4.1 代码 1. 隐马尔科夫 隐马尔可夫模型（hidden Markov model,HMM）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测而产生观测随机序列的过程。隐马尔可夫模型是一个生成模型，表示状态序列和观测序列的联合分布，但是状态序列是隐藏的，不可观测的.2. 直观
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2023-09-22 13:02:55
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为了清楚整理马尔可夫相关概念，做了下笔记，首先抛出一些概念：1 【马尔可夫性质 马尔可夫过程 马尔可夫链】概念：其未来由现在决定的程度，使得我们关于过去的知识丝毫不影响这种决定性。这种在已知“现在”的条件下，“未来”与“过去”彼此独立的特性就被称为马尔可夫性，具有这种性质的随机过程就叫做马尔可夫过程，其最原始的模型就是马尔可夫链。实例1：用一个通俗的比喻来形容，一只被切除了
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2024-06-03 13:18:22
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1.马氏源的基本概念 马氏源的定义：设信源符号集akε A={a1,a2,...,an}，状态集合Ω ={1,2,3...J},信源序列为...xl-1,xl,xl+1...,所对应的状态序列为...sl-1,sl,sl+1...,那么满足下面的两个条件的信源称为马尔科夫信源：（1）当前时刻输出符号的概率仅与当前时刻的信源状态有关，与以前的输出符号或状态无关。
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2024-07-04 11:10:17
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本文主要是在阅读过程中对本书的一些概念摘录，包括一些个人的理解，主要是思想理解不涉及到复杂的公式推导。会不定期更新，若有不准确的地方，欢迎留言指正交流本文完整代码github：anlongstory/awsome-ML-DL-leaninggithub.com第 10 章 隐马尔可夫模型模型基本假设齐次马尔可夫性假设：隐藏的马尔可夫链在任意时刻 t 的状态只依赖于其前一时刻的状态，与其他时刻的状态
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2024-01-23 17:19:23
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没课的一天，结合着师兄给的书，写一写日常学习的反思。 西瓜书到手了，还不知道怎么学，好的公式233，没有python相关代码西瓜书的学习与建模后的反思1.隐马尔科夫模型隐马尔科夫模型是关于时序的概率模型，可用于标注问题的统计学问题模型，描述由一个隐藏的马尔科夫链生成不可观测的状态序列，再有各个状态生成一个观测而产生观测随机序列的过程。马尔科夫模型：因安德烈·马尔可夫（Andrey Markov，1
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2023-10-26 11:20:37
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马尔可夫预测代码python是一种应用广泛的时序数据分析技术。它基于马尔可夫过程，通过状态转移矩阵来预测系统的未来状态。接下来，我将详细记录在Python环境下实现马尔可夫预测的整个过程，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、服务验证及故障排查。
## 环境预检
在进行马尔可夫预测之前，我们首先需要评估环境的兼容性和硬件配置。
```mermaid
quadrantChart
目录模型介绍NER与Viterbi算法代码实践数据模型训练及测试模型介绍马尔科夫假设: 假设模型的当前状态仅仅依赖于前面的几个状态一个马尔科夫过程是状态间的转移仅依赖于前n个状态的过程。这个过程被称之为n阶马尔科夫模型，其中n是影响下一个状态选择的（前）n个状态。最简单的马尔科夫过程是一阶模型，它的状态选择仅与前一个状态有关。这里要注意它与确定性系统并不相同，因为下一个状态的选择由相应的概率决定，
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2023-12-05 14:45:37
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# 马尔可夫预测实现指南
在本篇文章中，我们将一起探讨如何实现马尔可夫预测模型，使用Python编写代码。马尔可夫模型是一种统计模型，依赖于当前状态来预测下一状态。它适用于许多领域，包括自然语言处理、天气预测等。
## 工作流程
为了更加明确每一步的执行过程，我们将这个项目的步骤整理成一个表格：
| 步骤 | 描述 | 时
原创
2024-10-24 05:47:11
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1. 定义1.1 基本定义马尔可夫性质（Markov Property）： 是概率论中的一个概念，因为俄国数学家安德雷·马尔可夫得名。当一个随机过程在给定现在状态及所有过去状态情况下，其未来状态的条件概率分布仅依赖于当前状态；换句话说，在给定现在状态时，它与过去状态（即该过程的历史路径）是条件独立的，那么此随机过程即具有马尔可夫性质。具有马尔可夫性质的过程通常称之为马尔可夫过程。隐马尔可夫模型（H
隐马尔可夫模型HMM马尔可夫模型隐马尔可夫模型两个假设HMM三类经典问题概率计算问题解码问题学习问题 马尔可夫模型一个马尔科夫过程是状态间的转移仅依赖于前n个状态的过程。这个过程被称之为n阶马尔科夫模型，其中n是影响下一个状态选择的（前）n个状态。最简单的马尔科夫过程是一阶模型，它的状态选择仅与前一个状态有关。 对于有M个状态的一阶马尔科夫模型，共有M^2个状态转移，可以用一个状态转移矩阵（M*
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2023-12-17 14:32:09
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1.基本概念 Markov Chain/Markov process:具有马尔可夫性质的随机过程。 Markov Property用公式表示为: P(st+1 | st, st-1, …) = P(st+1 | st)。简单说就是当前时刻的状态仅仅和上一个时刻的状态有关。这个性质感觉更多的是从工程上考虑问题得出的，因为这样可以极大的简化计算，并且
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2024-01-12 02:18:59
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最近感觉学习深度学习不能一直只注重代码，而不注重对于算法的理解，决定补一补深度学习相关的算法内容。隐马尔可夫模型是可用于标注问题的统计学习模型，描述的是由隐藏的马尔可夫链随机生成观测序列的过程。一、隐马尔可夫模型的基本概念它是一个关于时序的概率模型，过程是：隐藏的马尔可夫链随机生成不可观测的状态随机序列，称为状态序列->每个状态生成一个观测，组成观测序列。注意！序列的每一个位置又可以看作是一
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
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2024-05-06 13:20:33
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