复习NLP-实战（七）----HMM隐马尔科夫模型

马尔科夫过程 在概率论及统计学中,马尔可夫过程(英语:Markov process)是一个具备了马尔可夫性质的随机过程,因为俄国数学家安德雷·马尔可夫得名.马尔可夫过程是不具备记忆特质的(memorylessness).换言之,马尔可夫过程的条件概率仅仅与系统的当前状态相关,而与它的过去历史或未来状态,都是独立.不相关的. 一个马尔科夫过程是状态间的转移仅依赖于前n个状态的过程.这个过程被称之为n阶马尔科夫模型,其中n是影响下一个状态选择的(前)n个状态.最简单的马尔科夫过程是一阶模型,它的状态

隐马尔科夫模型HMM 作者:樱花猪 摘要: 本文为七月算法(julyedu.com)12月机器学习第十七次课在线笔记.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科夫过程.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.在早些年HMM模型被非常广泛的应用,而现在随着机器学习的发展HMM模型的应用场景越来越小然而在图像识别等领域HMM依然起着重要的作用. 引言: 隐马尔科夫模型是马尔科夫链的一种,它

[ML-13-1]隐马尔科夫模型HMM [ML-13-2]隐马尔科夫模型HMM--前向后向算法 [ML-13-3]隐马尔科夫模型HMM--Baum-Welch(鲍姆-韦尔奇) [ML-13-4]隐马尔科夫模型HMM--预测问题Viterbi(维特比)算法 目录 基础知识-马尔可夫链 HMM简介 HMM定义 HMM模型的三个基本问题 举例 一.基础知识-马尔可夫链 1.1 马尔可夫性质 设{X(t), t ∈ T}是一个随机过程,E为其状态空间,若对于任意的t1<t2< ...<tn<

HMM(隐马尔科夫模型)基本原理及其实现 HMM基本原理 Markov链:如果一个过程的“将来”仅依赖“现在”而不依赖“过去”,则此过程具有马尔可夫性,或称此过程为马尔可夫过程.马尔可夫链是时间和状态参数都离散的马尔可夫过程.HMM是在Markov链的基础上发展起来的,由于实际问题比Markov链模型所描述的更为复杂,观察到的时间并不是与状态一一对应的,而是通过一组概率分布相联系,这样的模型称为HMM.HMM是双重随机过程:其中之一是Markov链,这是基本随机过程,它描述状态的转移,是隐含的.

隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型 隐马尔科夫模型HMM(二)前向后向算法评估观察序列概率 隐马尔科夫模型HMM(三)鲍姆-韦尔奇算法求解HMM参数(TODO) 隐马尔科夫模型HMM(四)维特比算法解码隐藏状态序列(TODO) 在本篇我们会讨论HMM模型参数求解的问题,这个问题在HMM三个问题里算是最复杂的.在研究这个问题之前,建议先阅读这个系列的前两篇以熟悉HMM模型和HMM的前向后向算法,以及EM算法原理总结,这些在本篇里会用到.在李航的<统计学习方法>中,这个算法的讲解只考虑了单个观测

七月算法-12月机器学习--第十七次课笔记-隐马尔科夫模型HMM 七月算法(julyedu.com)12月机器学习在线班学习笔记http://www.julyedu.com 隐马尔科夫模型 三个部分:概率计算,参数估计,模型预测 1,HMM定义 HMM由初始概率分布π.状态转移概率分布A以及观测概率分布B确定. Eg:以中文分词为例子 隐状态为="2",是不是终止字,是/否?(Y/N)即是不是最后一个字. A矩阵:第一个:当前是终止字,下一个也是终止字的概率 B是当前的隐状态是终止词,

HMM简介 HMM用于研究非确定性生成模式,HMM是一个与时间无关的模型(有待改进),并且n阶HMM模型是指下一个状态只与前n个有关,通常只研究一阶HMM模型(有待改进).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. 下面可以使用一个案例来解释HMM模型. 假设有三种色子,分别是标有123456的立方体.标有1234的三菱锥.标有12345678的八面体.它们分别记为D6.D4.D8,假设我们从三个色子中任意挑一个色子的概率为1/3,然后我们可以随意掷色

隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型 隐马尔科夫模型HMM(二)前向后向算法评估观察序列概率 隐马尔科夫模型HMM(三)鲍姆-韦尔奇算法求解HMM参数(TODO) 隐马尔科夫模型HMM(四)维特比算法解码隐藏状态序列(TODO) 在隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型中,我们讲到了HMM模型的基础知识和HMM的三个基本问题,本篇我们就关注于HMM第一个基本问题的解决方法,即已知模型和观测序列,求观测序列出现的概率. 1. 回顾HMM问题一:求观测序列的概率 首先我们回顾下HMM模型的问题一.这个

声明:本文主要介绍Matlab2011b中 Statistics Toolbox工具箱里与隐马尔科夫模型相关的函数及其用法(请勿与其它HMM工具箱混淆).本文的主要内容来自Matlab 2011b的帮助文档,为作者自学笔记.水平有限,笔记粗糙,本着"交流探讨,知识分享"的宗旨,希望对HMM感兴趣的同学有些许帮助,欢迎指教,共同进步. 变量说明: 设有M个状态,N个符号Markov模型. TRANS:对应状态转移矩阵,大小为M*M,表示各状态相互转换的概率,TRANS(i,j)表示从状态