最近在看“统计学习方法”,第十章讲的“隐马尔可夫模型”,方法理论比较基础,但是应用很广泛。 具体理论知识可以参考:https://blog.csdn.net/xmu_jupiter/article/details/50956389 以下是我自己为了方便复习回顾,整理的PPT来讲解这章的内容,下面是前向后向算法:   下面是用C ++实现前向...

【转自:https://blog.csdn.net/mingzai624/article/details/52399235】 介绍 定义 wiki上有定义: 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,例如模式识别。 马可夫模型的概率 这里用...

简述 这里要感谢一位研究生师兄分享了我这篇文章 https://www.ricequant.com/community/topic/788/ 本文,是对上面文章的梳理,并做出了在本地条件下使用的代码 过程 隐藏马尔可夫(HMM)过程本质上,根据显式的数据,反推隐藏的状态。 类似于从输出链反推导出状态链。而每个状态,都有对应的输出可能。 这里假设所有的特征向量都服从高斯分布。(这个假设是自然的。中心...

这里先来简单复习一下概率论中的一些基本知识: 1. 基本概念 事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率,称为条件概率,记为P(A|B)。 两个事件共同发生的概率称为联合概率。A与B的联合概率表示为 P(AB) 或者P(A,B)。进而有,P(AB) = P(B)P(A|B)=P(A)P(B|A)。这也就导出了最简单形式的贝叶斯公式,即P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B) 以及条件概率...

贝叶斯

朴素贝叶斯  HMM  隐马尔可夫

  

2019-06-14 02:48:09

一、相关公式 1、条件概率公式 设A,B是两个事件,且P(B)>0,则在事件B发生的条件下,事件A发生的条件概率(conditional probability)为: 2、乘法公式 1).由条件概率公式得: 2).乘法公式的推广:对于任何正整数n≥2,当P(A1A2…An-1) > 0 时,有: 3、全概率公式 如果事件组B1,B2,…. 满足 1.B...

隐马尔可夫介绍 隐马字面解释就是隐藏的马尔可夫链,也就是隐藏状态,由每个隐藏状态可以得到一个可观测值,如下图所示:   隐含状态的转移概率矩阵A,可观测值转移矩阵B,状态的初始值   HMM是一个关于序列问题建模的算法,当前状态只受前一个状态的影响,可观测值是由内部的一个状态决定的。如果给定一批足够多的可观测值的数据,我们可以通过这些数据去学习HMM模型(学习问题),通过这批已...