马尔可夫链，因安德烈·马尔可夫（A.A.Markov，1856-1922）得名，是指数学中具有马尔科夫性质的离散随机过程。在给定当前知识或信息的情况下，过去（即当前以前的历史状态）对于预测将来（即当前以后的未来状态）是无关的。 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。最简单的马尔可夫过程是一阶过程。每一个状态的转移只是依赖于之前的
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
MM的基本定义： HMM是用于描述由隐藏的状态序列和显性的观测序列组合而成的双重随机过程。在前面的例子中，城市天气就是隐藏的状态序列，这个序列是我们观测不到的。小明的活动就是观测序列，这个序列是我们能够观测到的。这两个序列都是随机序列。
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2023-01-09 17:59:24
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基本概念 1Markov Models 2Hidden Markov Models 3概率计算算法前向后向算法 1-3-1直接计算 1-3-2前向算法 1-3-3后向算法 4学习问题Baum-Welch算法也就是EM算法 5预測算法 基本概念 1.1Markov Models 处理顺序数据的最简单的
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2018-02-13 17:47:00
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来自：http://hi.baidu.com/549800946/blog/item/45a62cc4010cd7ae8326ac76.html
2009年01月07日 星期三 15:41
原文网址：http://www.comp.leeds.ac.uk/roger/HiddenMarkovModels/html_dev/main.html
算法：Viterbi al
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2011-07-08 09:48:14
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隐马尔科夫模型HMM作者：樱花猪 摘要：julyedu.com）12月机器学习第十七次课在线笔记。隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是统计模型，它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔科夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数，然后利用这些参数来作进一步的分析。在早些年HMM模型被非常广泛的应用，而现在随着机器学习的发展HMM模型
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2024-05-07 11:38:05
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基于隐马尔可夫模型预测算法的无人车行为预测 无人车的行为预测问题一直都是无人车研究的一个重要问题，因为只有在无人车可以对周围环境以及交通参与者有了很好的理解和预测的基础上，在能保证无人车可以安全的在道路上行驶。但是在实际道路中，交通情况有是十分复杂的，我们无法对道路上的每个交通参与者的行为做出完全准确地预测，所以预测问题最终归结为概率问题。 1、隐马尔可夫模型 在介绍隐马尔科夫模型之前，为了读者更
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2023-08-24 14:28:40
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有一个月没有写博客了，这一个月系统的学习了HMM model。上周周五做了个report 感觉还好。所以把Slide贴上来。
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2013-08-26 20:40:00
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隐马尔科夫模型(HMM)基于时序的概率模型定义Q=[q1,q2...,qN]是所有可能的状态集状态概率向量π=(πi)πi=P(i1=qi)Q=[q_1,q_2...,q_N]是所有可能的状态
原创
2022-12-26 18:26:02
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隐马尔科夫模型（HMM）及其Python实现目录1.基础介绍形式定义隐马尔科夫模型的两个基本假设一个关于感冒的实例2.HMM的三个问题2.1概率计算问题2.2学习问题2.3预测问题3.完整代码1.基础介绍首先看下模型结构，对模型有一个直观的概念：描述下这个图：分成两排，第一排是yy序列，第二排是xx序列。每个xx都只有一个yy指向它，每个yy也都有另一个yy指向它。OK，直觉上的东西说完了，下面给
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2024-01-22 12:52:38
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最近在学习语音识别相关的知识，而语音识别最基础的就是隐马尔科夫模型（HMM）。其实HMM的运用是非常广泛的，如语音识别，词性标注等等，凡是关于时间序列的问题都可以用HMM来解决。 我们知道，世间的万事万物都是有一定的规律的，而且这种规律一般来说是非常复杂，而且会随着时间变化。如果想用计算机来帮助我们解决问题，我们希望找到一个相应的数学模型来描述
原创
2013-06-16 14:59:55
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学习隐马尔科夫模型建议先阅读《写给小白看的马尔科夫链（Markov Chain）最佳入门教程》，我们知道隐马尔科夫模型中的状态序列其实就是马尔科夫链。 隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，以下简称HMM）是比较经典的机器学习模型，它在语言识别，自然语言处理，模式识别等领域应用广泛。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，HM
原创
2022-11-29 18:15:48
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隐马尔科夫HMM的C++实现介绍
隐马尔科夫HMM的C++实现隐马尔科夫HMM的C++实现隐马尔科夫HMM的C++实现
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2011-05-28 18:16:36
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文章目录概率计算算法概率计算算法import numpy as np# 状态集合 Q={0,1,2}# 观测集合 V={0,1} red=0 white=1# 状态转移A = np.array([ [.5, .2, .3], [.3, .5, .2], [.2, .3, .5],])# 发射概率 (状态 -> 观测)B = np.array([...
原创
2021-08-04 10:39:37
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由于最近初学，故写下此笔记我们在讲解隐马模型之前，先了解一下马尔科夫模型：每个状态只依赖之前有限个状态：N阶马尔科夫：依赖之前n个状态1阶马尔科夫：仅仅依赖之前一个状态马尔科夫模型重要的三类参数：状态初始概率状态转移概率那么其中状态状态转移概率怎么计算得到： p（St+1=l|St=k）=l紧跟k出现的次数／k出现的总次数，我们可以这样理解：转
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2018-07-25 11:30:42
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隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model, HMM）是一种统计模型，用来描述一个含有未知参数的马尔科
原创
2024-07-27 12:01:06
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隐马尔可夫模型(HMM)是可用于标注问题的统计模型。关于HMM通常包含三类问题：1.概率计算 2.参数学习 3.预测状态。本博客简单罗列下HMM的知识点，给出代码。详细地参考李航《统计学习方法》。模型简介HMM描述先由隐藏的马尔可夫链生成状态序列，各个状态序列生成一个观测，组合成最终的观测序列。故整个模型包含三个要素：初始状态概率向量：生成第一个状态的概率状态转移概率矩阵：当前状态转移到下一个状态
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2023-11-22 18:41:27
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