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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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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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
@Author：Runsen隐形马尔可夫模型，英文是 Hidden Markov Models，就是简称 HMM。既是马尔可夫模型，就一定存在马尔可夫链，该马尔可夫链服从马尔可夫性质：即无记忆性。也就是说，这一时刻的状态，受且只受前一时刻的影响，而不受更往前时刻的状态的影响。关于马尔可夫模型和隐马尔可夫模型是什么，查看知乎的问题马尔可夫模型马尔可夫链（Markov-chain，model）描述了一
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2023-12-12 23:02:45
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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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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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1. 马尔可夫模型（Markov Model） 马尔可夫链：是随机变量 X1, … , Xn 的一个数列。 马尔可夫假设：假设这个模型的每个状态都只依赖于前一个的状态 马尔可夫性质： 马尔可夫过程：代表数学中具有马尔可夫性质的离散随机过程。该过程中，每个状态的转移只依赖于之前的 n 个状态，这个过程被称为1个 n 阶的模型，其中 n 是影响转移状态的数目。最简单的马尔科夫过程就是一阶过程，每一个状
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2023-08-09 17:30:52
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作者：哈工大SCIR硕士生 乐远隐马尔可夫模型(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。说到隐马尔可夫模型(HMM)，我们先来了解下马尔可夫模型(Markov模型)，Markov模型是一种统计模型，广泛地应用在语音识别，词性自动标注，音字转换，概率文法等各个自然语言处理的应用领域。一. 马尔可夫模型(Markov模型)设是随机变量序列，其
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2023-11-02 08:59:07
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由于研究需要，在网上找了不少关于隐马尔可夫模型的MATLAB程序，可能是没有耐下心去看，总之感觉看懂别人写的程序很费劲，所以就自己动手写了一下。主要的参考书目是李航的《统计学习方法》，并实现了书中部分例题和习题的解答，关于隐马尔可夫模型的理论知识不再赘述，这方面的经典论文和网上的优秀博客很多，这里介绍两篇经典的论文：1，Bilmes L,et al. A Gentle Tutorial of EM
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2023-12-13 02:43:03
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隐马尔可夫模型-概率计算算法上一篇博客简单介绍了隐马尔科夫模型算法的基本思想，但是没有介绍计算如何区计算它的状态转移概率矩阵，观测概率矩阵和初始状态概率向量如何计算，这节我们就来谈谈。
给出之前讲过的所有状态的集合Q，和所有可能的观测的集合V，状态序列I，和观测序列O的符号表示:对于状态转移矩阵A和观测概率矩阵B,和初始状态概率向量C有所以对于我们的问题来说，当我们得到A,B，C后，如果我们需要得
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2023-08-25 15:14:16
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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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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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首先看看确定的状态序列，这种状态序列中状态的变化是确定的，比如 红绿灯，一定是绿灯->红灯->黄灯，这样的状态序列 当然也有些不确定状态序列，比如 天气，今天是晴天，你不能确定明天也一定是晴天或雨天 于是我们用概率来表示这种不确定性，称为马尔可夫过程 (Markov Process)，马尔可夫过程的阶数表示当前状态依赖于过去几个状态，出于简单考虑往往用一阶马尔可夫
# 如何实现隐马尔可夫模型（HMM）的Python代码
隐马尔可夫模型（HMM）是一种统计模型，用于描述一个含有隐状态的随机过程。它在许多领域有广泛应用，例如自然语言处理、金融分析和生物信息学。这篇文章将详细介绍如何在Python中实现隐马尔可夫模型，适合刚入行的小白。
## 实现流程概述
在实现隐马尔可夫模型的过程中，我们将按照以下步骤进行：
| 步骤编号 | 操作
隐马尔可夫模型（HMM）是统计学中的一种模型，广泛应用于时间序列数据的分析、语音识别、自然语言处理等领域。在这篇博文中，我将分享如何使用 Python 实现隐马尔可夫模型的具体过程，涵盖相关的代码示例、抓包方法、报文结构、交互过程、安全分析以及逆向案例。
## 协议背景
隐马尔可夫模型可以看作一个特殊类型的马尔可夫链，其关键在于系统的状态不可直接观察，而是通过一些观测变量来推断其状态。通过该模
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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简介 马尔可夫模型（Markov Model)描述了一类随机变量随时间而变化的随机函数。考察一个状
原创
2022-08-20 22:42:15
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马尔科夫模型
马尔科夫（Andrey Markov，1856－1922）“下一时刻的状态只与当前状态有关，与上一时刻状态无关”的性质，称为无后效性或者马尔可夫性。具有这种性质的过程称为马尔可夫过程。
时间、状态都是离散的马尔可夫过程称为马尔可夫链。马尔可夫假设：给定时间线上有一串事件顺序发生，假设每个事件的发生概率只取决于前一个事件。这串事件构成的因果链被称作马尔可夫链。
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2023-11-22 16:41:58
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马尔可夫模型
马尔可夫安德雷·马尔可夫(Andrey Markov)，俄国数学家，在概率论、数理统计和随机过程等领域做出了重要贡献，20世纪初期提出了一种数学模型，即马尔可夫过程Markov Process），用于描述具有“无记忆性”的随机过程。马尔可夫性质马尔可夫性质（Markov Property）是概率论中的一个概念，它是指一个随机过程在给定现在状态及所有过去状态情况下，其
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2023-10-11 00:03:31
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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
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2024-01-11 22:52:48
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