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)=P(X,Y)P(X) 求出条件概率分布 P(Y|X...
隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是一种统计模型，它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其核心思想是，通过观测到的一系列数据（观测序列），来推断出背后的状态序列。这种模型在很多领域都有应用，比如自然语言处理、语音识别、生物信息学等。一、HMM的基本组成 二、HMM的主要问题：这三个问题构成...
马尔可夫链是满足马尔可夫性质的随机过程,是具有马尔科夫性质的随机变量的一个数列, 是马尔可夫链(Markov Chain),描述了一种状态序列,其每个状态值取决于前面有限个状态。 举个例子,如果后一个状态的变换仅取决以前一时刻的状态的话,用公式来表示就是: 需要注意的就是马尔科夫链并没有限定后一个状态的变化仅仅取...
二、马尔科夫链 1.直观理解 马尔可夫链是一个数学概念，描述了在一系列离散事件中，从一个状态转移到...
1、定义(Definition of a hidden Markov model) 一个隐马尔科夫模型是一个三元组(pi, A, B)。 :初始化概率向量; :状态转移矩阵; :混淆矩阵; 在状态转移矩阵及混淆矩阵中的每一个概率都是时间无关的——也就是说,当系统演化时这些矩阵并不随时间改变。实际上,这是马尔科夫模型关于真实世界最不现实的一个假...
隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model, HMM)是一种统计模型,用来描述一个含有未知参数的马尔科夫过程。 它在语音识别、自然语言处理、生物信息学等领域有着广泛应用。 谱学习算法在HMM的学习中提供了一种替代传统的Baum-Welch算法(即EM算法的特例)的方法,这种方法可以避免局部最优的问题。
主要参考文献 1. Lawrence R. Rabiner, A Tutorial on Hidden Markov Models and Selected Applications in Speech Recognition. Proceedings 1989. ftp://10.11.11.111/课件/徐从富_AI/补充材料/ 隐Markov模型.pdf 或ftp://10.214.1.200/课件/徐从富_AI/补充材料 /隐Markov模型.pdf 欢迎批评指正, 谢谢!©...
1、定义(Definition of a hidden Markov model) 一个隐马尔科夫模型是一个三元组(pi, A, B)。 :初始化概率向量; :状态转移矩阵; :混淆矩阵; 在状态转移矩阵及混淆矩阵中的每一个概率都是时间无关的——也就是说,当系统演化时这些矩阵并不随时间改变。实际上,这是马尔科夫模型关于真实世界最不现实的一个假...
HMM(Hidden Markov Model) HMM定义 上图为HMM的贝叶斯网络,【不可观察的前提下,都不独立,不满足条件独立判定条件(tail-to-tail)】 隐马尔科夫模型(HMM, Hidden Markov Model)可用于标注问题,在语音识别、NLP、生物信息、模式识别等领域被实践证明是有效的算法。 &......
Hidden Markov Model (HMM，隐马尔可夫模型）在统计学领域扮演着核心角色，广泛应用于语音识别、图像识别、生物信息学分析等领域。本文旨在深入浅出地阐述HMM的理论与实践，将复杂概念分解为易于理解的步骤。一. 直观理解：从生活例子出发，理解隐马尔可夫模型的核心概念。HMM由Markov模型扩展而来，引入了“隐...