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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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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导读从事机器学习相关岗位的同学都知道这样一句话：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限。在数据确定的情况下，那么特征工程就成了唯一可供发挥的关键步骤。广义来讲，特征工程包括特征提取、特征衍生以及特征选择等等，今天本文就来分享Python中的一个特征工程相关的库——featuretools，可自动化快速实现特征提取和特征衍生的工作，对加速机器学习建模和保证特征工程效果都非常有帮
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2024-04-17 17:24:26
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Python Examples1、打印出100以内的斐波那契数列，使用2种方法实现2、使用 Python 实现随机生成 200 无重复激活码（或者优惠券），字符串长度大于5以上3、九九乘法表-14、九九乘法表-25、九九乘法表-36、九九乘法表-47、九九乘法表-58、九九乘法表-69、九九乘法表-1（上三角）10、九九乘法表-2（上三角）11、九九乘法表-3（上三角）12、打印菱形13、打印如
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2023-06-21 00:16:38
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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;
基于Java+SVM+ID3的基于工业大数据的故障诊断模型设计与实现（毕业论文+程序源码）大家好，今天给大家介绍基于Java+SVM+ID3的基于工业大数据的故障诊断模型设计与实现文章目录： 基于Java+SVM+ID3的基于工业大数据的故障诊断模型设计与实现（毕业论文+程序源码）1、项目简介2、资源详情3、关键词4、毕设简介5、资源下载6、更多JAVA毕业设计项目 1、项目简介在工业设备的运行过
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2024-09-18 10:52:11
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了解了HMM之后，我们可以发现HMM有两个很明显的缺点：HMM定义的是联合概率，必须列举出所有可能出现的情况，这在很多领域是很困难的。在NLP领域，常知道各种各样但又不完全确定的信息，需要一个统一的模型将这些信息综合起来。HMM遵循一个假设：输出独立性假设。这要求序列数据严格相互独立才能保证推导的正确性，导致不能考虑上下文特征。而在NLP领域，上下文信息是很重要的。 因此，引入条件随机场（
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2023-08-12 15:18:02
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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
以下是关于隐马尔科夫HMM（Hidden Markov Model）在Python中的实现过程的全面记录。我将详细介绍环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、安全加固和扩展部署，确保每个部分都符合逻辑。
### 隐马尔科夫HMM Python代码描述
隐马尔科夫模型（HMM）是一种统计模型，广泛应用于时间序列分析、语音识别、自然语言处理等领域。它可以通过观察状态序列来推断隐藏状态，从而对数据进
广义互相关算法用FFT加速的C语言实现在声音测距的原理中，我们可以利用麦克风对采集的声音信号利用互相关算法测出音源与麦克风距离的差值，而大致求出音源的方位。这也是第十五届智能车竞赛声音信标组定位的基础，因为我参加的是这个组别，所以当时在这方面找了很多相关的资料互相关的原理基本上懂，但是用C语言实现起来感觉和书本上的知识结合不了，但是真的运气好，试了很多很多次，终于写出来了，可能是乐于分享的人运气都
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2024-07-20 21:00:09
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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
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
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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# 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
