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
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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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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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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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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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（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
# 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
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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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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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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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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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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@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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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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此文讲述的内容在Matlab 7.0、7.5（R2007b）中均有——马尔可夫工具箱，主要内容如下。简介：马尔可夫处理是随机处理的一个典型例子——此种处理根据特定的概率产生随机输出或状态序列。马尔可夫处理的特别之处在于它的无记忆性——他的下一个状态仅依赖他的当前状态，不考虑导致他们的历史。马尔可夫处理的模型在实际应用中使用非常广泛，从每日股票价格到染色体中的基因位置都有应用。马尔可夫链马尔可夫模型
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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