0 简介 本文介绍了HMM算法。 1 简单的理解 HMM 算法，名为「隐马尔科夫模型」。 类似这张图片： \[ Q={q_1,q_2,…,q_N},V={v_1,v_2,…,v_M} \] \[ I=(i_1,i_2,…,i_T),O=(o_1,o_2,…,o_T) \] 名称的： 状态序列是隐藏的 ...
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2021-11-01 00:12:00
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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
### 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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0. NLP自然语言处理简史1950 年代Computing Machinery and Intelligence（计算机器与智能）, Alan Turing
Turing test（图灵测试）：通过一个对话测试来测量机器智能Syntactic Structures（句法结构）, Noam Chomsky
Formal language theory（形式语言理论）：使用代数和集合论将
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2023-11-19 19:39:10
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一、隐含马尔可夫模型（Hidden Markov Model）1、简介 隐含马尔可夫模型并不是俄罗斯数学家马尔可夫发明的，而是美国数学家鲍姆提出的，隐含马尔可夫模型的训练方法（鲍姆-韦尔奇算法）也是以他名字命名的。隐含马尔可夫模型一直被认为是解决大多数自然语言处理问题最为快速、有效的方法。2、马尔可夫假设 随机过程中各个状态St的概率分布，只与它的前一个状态St-1有关，即P(St|S1,S2
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2021-12-16 13:42:49
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维特比算法看一下维基百科的解释，维特比算法（Viterbi algorithm）是一种动态规划算法。它用于寻找最有可能产生观测事件序列的维特比路径——隐含状态序列，特别是在马尔可夫信息源上下文和隐马尔可夫模型中。 通俗易懂的解释知乎有很多，如：如何通俗地讲解 viterbi 算法？，我我这里重点是如何用python代码实现这个算法。算法原理维特比算法就是求所有观测序列中的最优，如下图所示，我们要求
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2024-10-15 06:39:53
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一、隐含马尔可夫模型（Hidden Markov Model）1、简介 隐含马尔可夫模型并不是俄罗斯数学家马尔可夫发明的，而是美国数学家鲍姆提出的，隐含马尔可夫模型的训练方法（鲍姆-韦尔奇算法）也是以他名字命名的率分-1有关，...
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2022-03-29 18:04:50
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汉语中句子以字为单位的，但语义理解仍是以词为单位，所以也就存在中文分词问题。主要的技术可以分为：规则分词、统计分词以及混合分词（规则+统计）。基于规则的分词是一种机械分词，主要依赖于维护词典，在切分时将与剧中的字符串与词典中的词进行匹配。主要包括正向最大匹配法、逆向最大匹配法以及双向最大匹配法。统计分词主要思想是将每个词视作由字组成，如果相连的字在不同文本中出现次数越多，就越可能是一个词。（隐马尔
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2024-01-26 22:39:47
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目录1 前向算法求HMM观测序列的概率1.1 流程梳理1.2 算法总结1.3 HMM前向算法求解实例
原创
2022-11-06 00:28:16
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最近我在学习自然语言处理，相信大家都知道NLP的第一步就是学分词，但分词≠自然语言处理。现如今分词工具及如何使用网上一大堆。我想和大家分享的是结巴分词核心内容，一起探究分词的本质。(1)、基于前缀词典实现高效的词图扫描，生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图什么是DAG(有向无环图)？例如，句子“去北京大学玩”对应的DAG为{0:[0], 1:[1,2,4], 2:[2], 3:[3,4
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2023-08-08 13:58:17
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java实现的关于HMM模型的forward算法！
原创
2013-03-26 22:31:20
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沿用上一节中HMM模型盒子和球的例子，我们使用前向算法计算HMM观测序列的概率。依次取3次球，得到球的颜 ，白，红}在第一个时刻取到的是红色...
原创
2023-03-16 20:20:34
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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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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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http://blog.sina.com.cn/s/blog_46ed82810100cgwb.html
彻底搞定C指针－const int * pi/int * const pi的区别
http://www.qnr.cn/pc/lin/study/201008/521819.html
Linux系统内存监控全面讲解之free命令
http://www.qnr.cn/pc/
原创
2011-10-05 17:59:03
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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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HMM的模型 图1 如上图所示，白色那一行描述由一个隐藏的马尔科夫链生成不可观测的状态随机序列，蓝紫色那一行是各个状态生成可观测的随机序列 话说，上面也是个贝叶斯网络，而贝叶斯网络中有这么一种，如下图： 代表：c确定时a和b独立。(c为实心圆代表：c已经被确定) 这时，如果把z1看成a，x1看成b，
原创
2021-07-09 14:40:57
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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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s.com/tornadomeet/archive/2012/03/24/2415889.htmlhttp://blog.52nlp.org/hmm-learn-best-practices-six-viterbi-alg
原创
2023-06-29 10:06:40
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兜哥 FreeBuf*原创作者：兜哥，本文属Freebuf原创奖励计划，未经许可禁止转载 前言我们介绍了HMM的基本原理以及常见的基于参数的异常检测实现，这次我们换个思路，把机器当一个刚入行的白帽子，我们训练他学会XSS的攻击语法，然后再让机器从访问日志中寻找符合攻击语法的疑似攻击日志。通过词法分割，可以把攻击载荷序列化成观察序列，举例如下：词集/词袋模型词集和词袋模型是机器学习中非常常
原创
2021-05-08 17:36:45
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