隐马可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)是一连串事件接续发生的机率，用以探索看不到的世界/现象/事实的数学工具，是机器学习（Machine Learning）领域中常常用到的理论模型，从语音识别（Speech Recognition）、手势辨识（gesture recognition），到生物信息学（Bioinformatics），都可以见到其身影。简介 我们通常都习惯...
隐马尔可夫模型(hidden Markov model,HMM)是可用于标注问题(对每个token分类,要顾及到前后token)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。 说明:生成式模型由数据学习输入和输入的联合概率分布 \[P(X,Y)\] ,然后基于贝叶斯公式 \[P(Y|X) = \frac{{P(X,Y)}}{{P(X)...
隐马尔可夫模型（HMM）是一种强大的统计模型，它在处理序列数据方面有着广泛的应用。然而，和所有的模型一样，HMM也有其优点和缺点。### 优点：1. 数学理论基础：HMM具有严格的数学推导和算法，这使得它在理论上非常坚实。2. 处理序列数据：HMM特别擅长处理时间序列数据，可以捕捉数据中的动态结构和潜在规律。3. 模...
隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)是可用于标注问题的模型,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。马尔可夫链不懂的可以把本科的《概率论与数理统计》找回来看一下,并不难,就是离散状态之间的转换。下面直接定义基本概念,为后面的算法做准备。
HMM(Hidden Markov Model)是一种统计模型,用来描述一个隐含未知量的马尔可夫过程(马尔可夫过程是一类随机过程,它的原始模型是马尔科夫链),它是结构最简单的动态贝叶斯网,是一种著名的有向图模型,主要用于时序数据建模。在语音识别、自然语言处理等领域有广泛应用 二、 HMM的三要素 λ=(A,B,π) 称为隐马尔可夫模型...
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。 隐马尔可夫模型的两个基本假设: 1),齐次马尔科夫假设:隐藏的马尔科夫链在任意时刻t的状态只依赖于齐前一时刻的状态,其它时刻的状态及观测无关,也与时刻t无关; ...
隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)是用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。 在马尔可夫模型中,每个状态代表了一个可观察的事件,所以,马尔可夫模型有时又称作可视马尔可夫模型(visibleMarkovmodel,VMM),这在某种程度上限制了模型的适应性。 在正常的马尔可夫模型中,状态对于...
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。HMM的基础是马尔可夫链。马尔可夫链因俄国数学家Andrey Andreyevich Markov得名,为状态空间中经过从一个状态到另一个状态的转换的随机过程。该过程要求具备“无记忆”的性质:下一状态的概率分布只能由当前状态决定,在...
HMM模型如图所示: 一、隐马尔可夫模型定义 隐马尔可夫模型由初始概率分布、状态转移概率分布以及观测概率分布确定。 设Q(图中的q)是所有可能的状态的集合,V(图中的O) 是所有可能的观测的集合。 其中,N为可能状态数,M为可能的观测数。 I是长度为T的隐藏状态序列,O是对应的观测序列。