1.数据 数据部分需要两个文件，一个是字符转化成索引的字典char2id.json，一个是用来训练的语料data.json。 char2id.json字典格式如下 {"UNK": 0, "淖": 20, "箩": 21, "雨": 22, "漳": 23,...} data.json语料格式如下 [ ...
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2021-10-30 16:57:00
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# 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
### 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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# 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 |
|------|------|
|
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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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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一、HMM中文分词使用Python实现HMM分词的过程主要包括训练HMM、定义viterbi函数、分词三个步骤 1、训练HMM 训练HMM过程定义了train函数，用于在给定语料下，统计并计算各个位置状态的初始概率、转移概率和发射概率。 train函数定义了三个用于存放初始概率、转移概率和发射概率的字典，并将结果存至JSON文件当中。训练HMM的过程包含4个步骤： （1）加载需要的库，输入待分词文
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2023-11-26 14:07:37
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简介隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，以下简称HMM）是的机器学习模型，在语言识别，自然语言处理，模式识别等领域得到广泛的应用。当然，随着目前深度学习的崛起，尤其是RNN，LSTM等神经网络序列模型的火热，HMM的地位有所下降。但是作为一个经典的模型，学习HMM的模型和对应算法，对我们解决问题建模的能力提高以及算法思路的拓展还是很好的。使用HMM模型时的问题一般有两个特征：１
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2023-07-28 22:42:13
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## 隐马尔可夫模型（HMM）介绍与Java实现
### 引言
隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是一种经典的统计模型，被广泛应用于自然语言处理、语音识别、生物信息学等领域。HMM能够从观测序列中学习出隐藏的状态序列，并用于模式识别和预测。
本文将介绍HMM的基本概念、数学原理，并给出Java实现的代码示例，帮助读者理解和应用HMM模型。
### 隐马尔可夫模
原创
2023-08-09 10:07:34
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这种预连接的流通常有标准输入，标准输出和标准错误流。最常见的实现了编解码功能的就是我们常说的标准流，Java编程中我们从java.system中能够看到in，out,err等标准I/O流的定义。标准输入默认从键盘读取它的输入。标准输出和标准错误默认将它们的输出到屏幕上。数据流的分类======说到数据流就不得不说我们常见的数据流类型，通常我们处理的数据主要分为两种类型，一种是基于文件存储块的块类型
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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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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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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文章目录一、介绍二、相关工作2.1 地图匹配问题2.2 最短路径计算三、问题描述四、系统总览五、ST匹配算法5.1 候选准备5.2 空间分析5.3 时间分析5.4 结果匹配5.5 本地ST匹配策略六、算法分析七、实验7.1 实验设置7.2 评估方法7.3 实验结果八、结论参考文献 摘要 地图匹配是将观察到的用户位置序列与数字地图上的道路网络对齐的过程，大多数当前的地图匹配算法仅处理高采样率
工业机器人是专门设计和制造用于执行各种工业任务的机器人系统，这些机器人通常被用于自动化制造过程，以提高生产效率、降低成本，并执行危险或重复性高的任务。随着技术的不断进步，工业机器人的能力和应用范围还将继续扩大。在本节的内容中，将介绍基于ROS实现一个工业机器人运动控制和轨迹规划系统。实例4-1：基于ROS的工业机器人的运动控制和轨迹规划系统（源码路径：codes\4\gui\ ROS_M
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 \(t\) 选择最可能的状态，得到对应的状态序列根据HMM-前向后向算法计算时刻 \(t\) 处于状态 \(i^*_t\) 的概率：\[
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2024-01-16 17:34:47
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Python库pygments学习笔记简单介绍pygments是一个将代码格式化的Python库，可以将代码格式化为html代码、图片、rtf文件等多种格式。 官网：pygments.org PyPI：pygments安装pip install pygments如果警告pip版本过低需要升级，那么只需要这样做python -m pip install -U pip简单使用一下内容摘取自官网，并在此
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2023-09-24 21:08:24
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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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基于DNN-HMM的语音识别声学模型结构如下图所示，与传统的基于GMM-HMM的声学模型相比，唯一不同点在于用DNN替换了GMM来对输入语音信号的观察概率进行建模。DNN与GMM相比具有如下优点：DNN不需要对声学特征所服从的分布进行假设；DNN的输入可以采用连续的拼接帧，因而可以更好地利用上下文的信息；DNN的训练过程可以采用随机优化算法来实现，而不是采用传统的批优化算法，因此当训练数据规模较大
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2023-10-28 13:14:51
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