完整代码及其数据，请移步小编的GitHub 传送门：请点击我 如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote前言 整理SVM（support vector machine）的笔记是一个非常麻烦的事情，一方面这个东西本来就不好理解，要深入学习需要花费大量的时间和精力，另一方面我本身也是个初学者，整理起来难免思路混乱。所以我对S
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2023-07-12 22:04:30
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随着机器学习的快速发展，隐藏马尔可夫模型（Hidden Markov Model，简称HMM）被广泛应用于数据分类和序列预测等领域。在本文中，我们将介绍如何使用Python实现HMM进行数据分类，并通过一个简单的示例来演示其应用。
首先，让我们来了解一下HMM的基本概念。HMM是一种统计模型，用于描述一个由隐藏状态序列和可观测状态序列组成的动态系统。在HMM中，隐藏状态序列影响可观测状态序列的生
原创
2024-05-22 04:08:57
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问题:什么是马尔科夫模型?用来干什么?大家可以参考这篇简书python 实现关于HMM有两个主要问题：已知上述三个参数，和当前观测序列，求解隐藏状态的变化所有参数未知，只有数据，如何获得三个参数需要使用hmmlearn 包导入需要的库import random
import datetime # 可有可无,用来记录模型学习时间,
import numpy as np
from hmmlearn i
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2024-08-14 15:29:20
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文章参照# coding=utf-8
import re
import numpy as np
class Hmm(object):
def __init__(self, train_path):
self.train_path = train_path
self.clean_data()
def clean_data(self):
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2023-06-21 10:36:06
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引言最近再参加网页设计大赛，任务量都在网页设计和网页修改，以至于落了好多天学习大数据的知识。今天比赛结束，正好写一篇网页大赛用到的技术正文我们做的是一个豆瓣top250数据分析的一个网页，其中有一项技术是用到了词云，今天正好把这项技术说说。具体怎么做的呢，首先我们先爬取了豆瓣top250 220条关于某个电影的短评，然后将短评存到数据库，读取数据库，将关于该部电影的短评组成一句话，进行jieba分
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2023-08-08 16:10:59
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迁移训练-使用finetune零、上传文件并在终端使用解压码解压下载所需文件并上传链接：https://pan.baidu.com/s/19DdkqOh-lrtLM1bd-dpdAA 提取码：2333使用终端解压粘贴一、简介本任务为，将此前我们找到的准确率最高的预训练网络模型，改造为可以从上万张图片中，帮我们筛选为五分类的中草药模型。——注意：前面的一到八，八个步骤使用自己的中草药数据集，介绍如何
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2023-09-20 04:33:35
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# 使用Python实现HMM模型：从入门到实践
隐马尔可夫模型（HMM）是一种用于分析时间序列数据的概率模型。作为新手开发者，你可能会对如何在Python中实现HMM感到困惑。本文将详细展示如何使用Python的`hmmlearn`包实现HMM，并提供一系列清晰的步骤和代码示例。
## 整体流程
下面是使用Python进行HMM建模的整体流程：
| 步骤编号 | 步骤名称
原创
2024-08-31 09:22:02
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本文记录利用STM32的USB设备以HID方式实现与PC的自定义包大小通信的上下位机开发过程. 关键字： USB, HID, HID读写,Report Descriptor 要解决的问题 ： 假定某一串行通信协议, 命令的最大长度为64个字节, 而现在改用USB- HID方式来通信, 通信协议不变, 我们如何实现? 芯片: STM32F103ZE; 基础代码: 官方USB固件库V3.2.0;
# 隐马尔可夫模型（HMM）的Python实现
隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）是一种统计模型，用于描述一个系统在某一隐含状态下的变化过程。HMM在语音识别、自然语言处理、生物信息学等多个领域都有广泛应用。本文将介绍HMM的基本概念、原理，并通过Python实现一个简单的示例，同时配以甘特图和旅行图，以便更好地理解HMM的工作原理。
## HMM的基本概念
深入模型在上一个章节中，我们提到了Django是基于MVC架构的Web框架，MVC架构追求的是“模型”和“视图”的解耦合。所谓“模型”说得更直白一些就是数据，所以通常也被称作“数据模型”。在实际的项目中，数据模型通常通过数据库实现持久化操作，而关系型数据库在很长一段时间都是持久化的首选方案，下面我们以MySQL为例来说明如何使用关系型数据库来实现持久化操作。配置关系型数据库MySQL我们继续来完善
变位词问题简述“变位词”判断问题：所谓 "变位词" 是指两个词之间存在组成字母的重新排列关系，例如 Heart 和 Earth，python 和 typhon，为了简单起见，假设参与判断的两个词仅由小写字母组成，而且长度相等解题目标 写一个 bool 函数，以两个词作为参数，返回这两个词是否为变位词意义 用于展示解决统一问题的不同数量级的算法的差距解法一：逐字检查 假设要检查的字符串记为 A 和
最近研究NLP颇感兴趣，但由于比较懒，所以只好找来网上别人的比较好的博客，备份一下，也方便自己以后方便查找（其实，一般是不会再回过头来看的，嘿嘿 -_-!!)代码自己重新写了一遍，所以就不把原文代码贴过来了。1. 前向算法（摘自）隐马模型的评估问题即，在已知一个观察序列O=O1O2...OT，和模型μ=（A,B,π}的条件下，观察序列O的概率，即P(O|μ} &n
https://www.jianshu.com/p/eccb9eb9a921 https://www.jianshu.com/p/b7758d4a59ca
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2020-03-07 17:04:00
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基础介绍，后5项为基础5元素Q = ['q0', 'q1', 'q2', 'q3'] # 状态集合 States，共 N 种状态
V = ['v0', 'v1'] # 观测集合 Observations，共 M 种观测值
I = [ 'i{}'.format(i) for i in range(5) ] # 某个长度为
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2023-06-16 17:08:24
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### 隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model, HMM）
在自然语言处理、语音识别、机器翻译等领域，隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model, HMM）是一种经典的统计模型，用于建模具有隐藏状态的时序数据。它可以用于解决诸如词性标注、语音识别等问题。
HMM的核心思想是，一个系统的状态是不可见的，只能通过观测到的数据进行推测。HMM基于马尔科夫过程和输出观测的概
原创
2024-01-14 09:23:22
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# 隐马尔科夫模型（HMM）评估问题的Python实现
在本篇文章中，我们将探讨如何在Python中实现隐马尔科夫模型（HMM）评估问题。HMM广泛应用于自然语言处理、语音识别等领域。我们将通过一个清晰的流程图和类图，逐步引导你完成这个任务。
## 流程步骤
下面是实现HMM评估问题的步骤：
| 步骤编号 | 操作 | 描述
原创
2024-08-31 03:22:56
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# 地图匹配算法与隐马尔可夫模型（HMM）
在现代的导航和位置服务系统中，地图匹配是一个非常重要的任务。它的目标是将获取到的位置数据（如GPS轨迹）与静态地图匹配起来，确保用户的位置能够准确地显示在地图上。隐马尔可夫模型（HMM）是一种有效的地图匹配技术，下面我们将深入探讨这一算法，并通过Python代码示例加以说明。
## 1. 地图匹配的背景
地图匹配技术主要解决以下问题：当GPS设备在
# 使用 Python 实现 HMM 平滑（HMM Smoothing）
隐马尔可夫模型（HMM）是序列数据建模的一个重要方法。在数据序列中，HMM 可以用于预测未来状态、平滑观测数据等。本文将指导刚入行的小白如何使用 Python 实现 HMM 的平滑。
## 流程概述
在实现 HMM 平滑的过程中，我们将按照以下几个步骤进行：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
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A survey on deep learning based knowledge tracing论文在2022年10月收录于Knowledge-Based Systems期刊中 ——原文链接 后文里，我用DLKT来代替deep learning based knowledge tracing摘要这是综述性文章，评估了过往DLKT的各类模型。主流DLKT模型提出的技术方法的细粒度分类KT技术的细节
HMM-前向后向算法理解与实现（python）HMM-维特比算法理解与实现（python）解码问题给定观测序列 \(O=O_1O_2...O_T\)，模型 \(\lambda (A,B,\pi)\)，找到最可能的状态序列 \(I^∗=\{i^∗_1,i^∗_2,...i^∗_T\}\)近似算法在每个时刻 \(t\)根据HMM-前向后向算法计算时刻 \(t\) 处于状态 \(i^*_t\)\[i^∗
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2023-07-21 18:34:42
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