隐马尔科夫模型将会从以下几个方面进行叙述：1 隐马尔科夫模型的概率计算法 2 隐马尔科夫模型的学习算法 3 隐马尔科夫模型的预测算法 隐马尔科夫模型其实有很多重要的应用比如说：语音识别、自然语言处理、生物信息、模式识别等等 同样先说一下什么是马尔科夫，这个名字感觉就像高斯一样，无时无刻的在你的生活中，这里给出马尔科夫链的相关解释供参考：马尔可夫链是满足马尔可夫性
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2024-01-24 10:41:18
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from numpy import *def viterbi(obs,states,start_p,trans_p,emit_p): v=[{}] for y in states: v[0][y]=start_p[y]*emit_p[y][obs[0]] for t in range(1,len(obs)): v.append({})...
原创
2023-01-13 00:09:24
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隐马尔可夫链（HMM）是一种用于建模隐含状态和观察状态之间概率关系的统计模型。在Python中实现隐马尔可夫链的方法有很多，下面我将分享一个详细的步骤，以帮助您在Python中实现隐马尔可夫链。
## 环境准备
在开始之前，我们需要为实现隐马尔可夫链做好准备。系统环境要求如下：
- **软件要求**：
- Python 3.x
- NumPy
- Pandas
- sciki
# 隐马尔可夫链简介及Python实现
## 1. 隐马尔可夫链的流程
隐马尔可夫链（Hidden Markov Model, HMM）是一种统计模型，用于描述具有潜在的未观察到的状态的序列。在隐马尔可夫链中，我们只能观察到由状态生成的可见数据，而无法直接观察到状态本身。
隐马尔可夫链的流程可以用以下表格展示：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. 识别问题类型 |
原创
2023-07-23 19:28:03
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使用马尔可夫模型自动生成文章马尔可夫链是一个随机过程，在这个过程中，我们假设前一个或前几个状态对预测下一个状态起决定性作用。和抛硬币不同，这些事件之间不是相互独立的。通过一个例子更容易理解。 想象一下天气只能是下雨天或者晴天。也就是说，状态空间是雨天或者晴天。我们可以将马尔可夫模型表示为一个转移矩阵，矩阵的每一行代表一个状态，每一列代表该状态转移到另外一个状态的概率。然而，通过这个状态转
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2024-08-05 09:53:45
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隐马尔可夫模型在语音识别，手语识别，自然语言处理等方面有着重要的应用。前向法的作用是求出某个观测序列在某个特定的隐马尔可夫模型中出现的概率。关于隐马尔可夫模型以及前向法的应用维基百科上讲得十分详细，如果您对此不太了解，又对此比较感兴趣的话，非常推荐您进行阅读：其中，前向法给出的推导过程可能稍稍有点简略，如果您对其详细推导的过程感兴趣的话，不妨看看下面的内容：一、模型描述在本次推导中，隐马尔可夫模型
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2023-12-10 16:50:28
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隐马尔可夫模型，看上去，和序列标注问题是天然适配的，所以自然而然的，早期很多做命名实体识别和词性标注的算法，都采用了这个模型。这篇文章我将基于码农场的这篇文章《层叠HMM-Viterbi角色标注模型下的机构名识别》，来做解读。但原文中的这个算法实现是融入在HanLP里面的。不过他也有相应的训练词典，所以我在这篇文章里面也给出一个python实现，做一个简单的单层HMM模型，来识别机构名。代码地址：
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2024-04-01 16:05:30
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使用隐马尔科夫模型生成数据
隐马尔科夫模型是一个强大的分析时间序列数据的分析工具。
假定被建模的系统是带有隐藏状态的马尔可夫过程，这意味着底层系统可以是一组可能的状态之一,系统经历一系列的状态转换，从而产生一系列输出。我们仅能观察输出，而无法观测状态，因为这些状态被隐藏了。我们的目标是对这些数据建模，以便我们能推断未知数据的状态转换。
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2023-12-12 15:56:55
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学习了李航的《统计学习方法》中隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)，这里把自己对HMM的理解进行总结(大部分是书本原文，O(∩_∩)O哈哈~，主要是想利用python将其实现一遍，这样印象深刻一点儿)，并利用python将书本上的例子运行一遍。HMM是可用于标注问题的统计学习模型，描述由隐藏的马尔科夫链随机生成观测序列的过程，属于生成模型。HMM在语音识别
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2023-07-24 16:08:37
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目录马尔可夫链马尔可夫链的基本定义离散状态马尔可夫链 (Finite-State Markov Chains)转移概率矩阵状态分布平稳分布 (steady-state vector / equilibrium vector)平稳分布的定义平稳分布的存在性如何找到平稳分布？连续状态马尔可夫链马尔可夫链的简单应用语言模型Signal TransmissionRandom Walks on
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2023-08-07 01:40:14
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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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隐马尔可夫模型实现原理简介隐马尔科夫模型抄一段网上的定义：隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Model) 是一种统计模型，用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。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。拼音输入法中可观察的参数就是拼音，隐含的参数就是对应的汉字。viterbi算法参考https://zh.wikipedia.org/wiki/
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2023-12-01 14:47:02
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隐马尔可夫模型(HMM)很多机器学习模型都有一个共同的假设：数据与数据之间是相互独立的，模型只关注当前数据的自变量与因变量之间的关系。 但是在现实生活中，会发现数据间的顺序对数据产生是有影响的。在学术上，具有这种特性的数据被称为序列数据。隐马尔可夫模型(HMM) 则可以很好地观测这类数据，它是关于时序的概率模型，用有向图表示。应用场景：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
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2023-08-28 16:36:28
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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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Amro..36我没有回答每个问题,而是让我演示如何使用HMM工具箱作为示例 - 在引入隐藏马尔可夫模型时通常使用的天气示例.基本上模型的状态是三种可能的天气类型:晴天,下雨和有雾.在任何一天,我们都假设天气只是这些值中的一个.因此,HMM状态集合是:S = {sunny, rainy, foggy}然而在这个例子中,我们无法直接观察天气(显然我们被锁在地下室!).相反,我们唯一的证据就是每天检查
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2024-02-06 13:39:31
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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
1.算法描述隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是一种统计模型，广泛应用在语音识别，词性自动标注，音字转换，概率文法等各个自然语言处理等应用领域。经过长期发展，尤其是在语音识别中的成功应用，使它成为一种通用的统计工具。 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可夫过程。其难点是从可观察的参
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2023-09-18 09:51:30
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操作指南：文件夹分为数据库，函数库，和训练过程。1、用matlab打开这个文件夹，添加进路径；2、进入data文件夹，有两个m文件，打开recorddata，按照文件内的注释进行录音；录音总共分为10遍，每组10个数字，前8遍用于训练，后两遍用于集中验证。3、运行该文件中的dataprocess文件，会得到两个.mat文件，这就是训练集和验证集。 这两个文件，或在data文件
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2024-01-02 14:51:21
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✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。 本文目录马尔可夫链MATLAB 马尔可夫链预测模型 马尔可夫链马尔可夫链是一种随机过程，它的状态转移是由当前状态决定的，与过去的状态无关。马尔可夫链的状态转移矩阵是一个方阵，它的每一行元素之和为1，这样的矩阵称为概率转移矩阵。马尔可夫链的状态转移矩阵可以用来表示状态转移的概率。MATLAB 马尔可夫链预测模型例1 有
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2023-10-02 08:51:19
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EM算法整理了李航的书。 EM算法是一种迭代算法，用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计，或极大后验概率估计，EM算法的每次迭代由两步组成：E步，求期望；M步，求极大。下文仅讨论极大似然估计。 由一个例子引入EM算法： 假设有3枚硬币，分别记作A，B，C。这些硬币正面出现的概率分别为，，。进行如下掷硬币实验：先掷硬币A，若正面则再掷硬币B；若反面则再掷硬币C；记第二次掷硬币的结果，正面记为1，
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2023-08-06 15:10:33
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