学习算法训练数据集为观测序列，此外还可能有对应的状态序列（比如人工标注），如果包含了对应的状态序列则为监督学习，否则称非监督学习。监督学习设训练数据集包含S个长度相同的观测序列和对应的状态序列{(O1,I1), (O2,I2), ... , (Os,Is)}，那么可用极大似然估计法来估计隐马尔可夫模型的参数λ=(A,B,π)注：这里暂不清楚为什么要观测序列长度相同，实际上不太可能做到观测序列的长度
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2024-08-06 11:50:36
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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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问答总结学习问题分为哪两种，它们的条件是怎样的？在有监督的学习问题中，如何估计参数？在无监督的学习问题中，我们采用EM算法求解模型。EM算法的函数是什么？解决无监督学习问题的算法是什么? 文章目录一、目标二、监督学习方法三、无监督学习方法1、学习方法—EM2、EM方法步骤3、Baum-Welch算法参考资料 一、目标前文中说过，隐马尔可夫模型的学习问题是指:已知观测序列, 估计模型.使得在该模型下
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2024-02-02 09:02:34
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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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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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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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了解HMM模型1.隐马尔可夫模型的定义隐马尔可夫模型是关于时序的概率模型，该模型是由隐藏的马尔可夫链生成不可观测的状态序列，再由各个状态序列生成一个观测序列的过程。（1）状态序列，I。隐藏的马尔可夫链随机生成的状态序列。（2）观测序列，O。由各个状态生成的观测序列。2.隐马尔可夫模型的三要素（1）初始状态概率向量，π。（2）状态转移矩阵，A。（3）观测概率矩阵，B。3.隐马尔可夫的三个
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2023-10-04 21:14:03
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理解隐马尔可夫模型：从罐子问题说起
隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）是一种经典的统计模型，常用于处理时序数据，如语音识别、自然语言处理和生物信息学等领域。通过一个简单的罐子问题，可以直观地理解HMM的核心思想。
罐子问题的场景
假设有一个房间，里面有3个罐子（$X_1, X_2, X_3$），每个罐子装有4种不同标签的球（$y_1, y_2, y_3, y_4$）
百科 马尔科夫模型 隐马尔科夫模型 隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Model，HMM) 最初由 L. E. Baum 和其它一些学者发表在一系
原创
2023-07-24 17:39:54
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本文是《统计学习方法》第10章的笔记，用一段167行的Python代码实现了隐马模型观测序列的生成、前向后向算法、Baum-Welch无监督训练、维特比算法。公式与代码相互对照，循序渐进。HMM算是个特别常见的模型，早在我没有挖ML这个坑的时候，就已经在用HMM做基于字符序列标注的分词和词性标注了，甚至照葫芦画瓢实现了一个2阶的HMM分词器。但我的理解仅仅停留在“前向算法”“Viterbi”等层次
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2022-12-29 13:03:50
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隐马尔可夫模型 马尔可夫性质：一个状态序列，未来的状态只与当前的状态有关，而不与历史状态相关 以每天的天气为例，明天的天气只与今天的天气相关，不与昨天、前天的天气相关。 马尔可夫过程：一个具备了马尔可夫性质的随机过程，与马尔可夫链的概念较像 隐马尔可夫模型：含有隐含参数的马尔可夫过程，包含观测序列和 ...
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2021-07-27 10:16:00
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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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目录马尔科夫链隐马尔科夫模型（HMM）HMM简介分析隐马尔科夫模型产生测试序列估计状态序列估计状态转移矩阵和输出矩阵估计后验状态概率改变初始状态分布 马尔科夫链 如下图的马尔科夫模型状态转移矩阵 &nb
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2023-07-20 14:14:21
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在马尔可夫模型中，每一个状态都是可观察的序列，是状态关于时间的随机过程，也成为可视马尔可夫
原创
2022-08-20 22:42:05
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简介隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）创立于20世纪70年代。主要用于行为识别，语音识别，文字识别等。原理简述隐马尔可夫模型由五个部分组成：状态空间S，观测空间O，初始状态概率空间PI，状态概率转移矩阵P以及观测值生成概率矩阵Q。另外，隐马尔可夫模型还包括一条观测链，一条隐藏链。（后面将详述）下面是隐马尔可夫模型示意图：因此整个过程就是观测值随状态的转移而生成，而我们
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2023-12-30 21:53:44
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EM也称期望极大算法（Expectation Maximization），是一种用来对含有隐含变量的概率模型进行极大似然估计的迭代算法。该算法可应用于隐马尔科夫模型的参数估计。 1、含有隐含参数的概率模型举例？三硬币模型：A、B、C三枚硬币，这些硬币投出正面的概率分别为π、p、q。进行如下硬币实验，先投硬币A，如果为正面则投硬币B，如果为反面则投硬币C。最终出现的正面则记为1，出现反面则
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2023-07-05 12:24:18
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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
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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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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