转载地址:http://www.hankcs.com/ml/hidden-markov-model.html 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...

一、基本思想 隐马尔可夫模型是基于时序的概率模型,由初始状态概率向量Π、状态转移概率矩阵A和观测概率矩阵B组成。 隐马尔可夫做了两个基本假设: 齐次马尔可夫性假设:任意时刻的状态只与上一时刻的状态有关 观测独立性假设:任意时刻的观测值只与该时刻的状态有关 隐马尔科夫模型主要用来解决三个问题: 概率计算问题:给定模型λ=(Π,A,B)和观察序列O,求在模型λ下...

一、基本思想 隐马尔可夫模型是基于时序的概率模型,由初始状态概率向量Π、状态转移概率矩阵A和观测概率矩阵B组成。 隐马尔可夫做了两个基本假设: 齐次马尔可夫性假设:任意时刻的状态只与上一时刻的状态有关 观测独立性假设:任意时刻的观测值只与该时刻的状态有关 隐马尔科夫模型主要用来解决三个问题: 概率计算问题:给定模型λ=(Π,A,B)和观察序列O,求在模型λ下...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=7960   隐马尔可夫模型(HMM)简介 隐马尔可夫模型(HMM)是一个在你观察到的输出顺序,但不知道状态序列模型产生输出的过程。隐马尔可夫模型的分析试图从观察到的数据中恢复状态序列。 例如,考虑具有两个状态和六个可能输出的马尔可夫模型。该模型使用: 红色骰子,有六个面,标记为1到6。 一个绿色骰子,具有十二个侧面,其中五个侧面标记​​...

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...

隐马尔可夫模型(HMM) 隐马尔可夫模型(HMM) 1. 隐马尔可夫模型基本概念 1.1 定义 1.2 观测序列生成过程 1.3 3个基本问题 2. 概率计算方法 2.1 直接计算法 2.2 前向算法 2.3 后向算法 3. 学习算法 3.1 监督学习方法 3.2 非监督学习方法 EM算法 Baum-Welch算法 4. 预测算法 4.1 近似算法 4.2 维特比算法 1. 隐马尔可夫模型基本概念...

1.维特比算法简介 维特比算法实际是用动态规划解隐马尔可夫模型预测问题,就是用动态规划(dynamic programming)求概率最大路径(最优路径)。 这时一条路径对应着一个状态序列。类似有向图(转移概率为权重)找最优路径。 2.维特比算法详解 2.1变量介绍 首先导入两个变量δ(delta)和ψ(psi) 1)在时刻t状态为i的所有单个路径(i1, i2, ..., i...

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...

【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...

如图HMM模型,初始概率: 1,请列出所有可能输出序列的状态转移序列。 2,分别计算由每一个状态转移序列输出观察序列V 的概率 3,计算最有可能输出观察序列V 的状态转移序列 解析: 不合理之处还请批评指正,小弟谢过^0< 第一题: 首先,V=v2 v4 v4 v1 表示一个看到的现象,那么这个现象是由于什么原因导致的呢? 我们的任务就是去找这背后的“幕后主使”。 从...

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...

马尔科夫链 马尔科夫链,因安德烈.马尔科夫(A.A.Markov,1856-1922)得名,是指数学中具有马尔科夫性质的离散事件随机过程。 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。 最简单的马尔科夫过程就是一阶过程,每一个状态的转移只依赖于其之前的那一个状态。用数学表达式表示就是: 假设天气服从马尔科夫链 转移矩阵 如果已知今天是晴天,那么明...

隐马尔可夫模型与条件随机场,NER不得不说的秘密 命名实体识别简介 隐马尔可夫模型(HMM) 维特比算法 数据集及结果 总结 参考文献: 命名实体识别简介 命名实体识别(Named Entity Recognition,简称NER),又称作“专名识别”,是指识别文本中具有特定意义的实体,主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。简单的讲,就是识别自然文本中的实体指称的边界和类...

文章目录 引入 盒子模型与盒子问题(urn problem) 随机过程 索引集 状态空间 采样函数 增量 马尔可夫链与马尔可夫过程 隐马尔科夫模型定义 示例——帮助理解 精灵、盒子与球 天气估计 原理描述 推断问题 估算观测序列出现的概率 计算隐藏变量的概率 过滤问题 平滑问题 最可能解释问题 模型训练 实现 搭建一个 HMM 并产生数据集 引入 为了更方便地理解隐马尔可夫...