总结方法吸取教训,应该快速上手代码,才是最高效的。经典最好是用来查阅的工具书,我目前是李航周志华和经典的那3本迭代轮询看了好多轮,经常会反复查询某些model或理论的来龙去脉;有时候要查很多相关的东西,看这些书还是难以贯通,然后发现有些人的博客写的会更容易去理解。所以另外,学习资料渠道也要充分才行。 最...
(1)HMM属于Directed Graphical Model(DGM,也即是贝叶斯网络模型)。因此,在计算随机变量(包括隐状态变量和观测变量)的共现概率时,可以基于贝叶斯网络的计算方法。 (2)HMM的任务主要分为两类: Task1:只有观测序列X,要估计参数θ,要用到EM算法。 从Task1来看,HMM是对下面这类问题进行建模的。观测者能够获得一个数...
[1]Y. Bengio, R. Ducharme, P. Vincent. A neural probabilistic language model. Journal of Machine Learning Research, 3:1137-1155, 2003. 训练语言模型的最经典之作,要数 Bengio 等人在 2001 年发表在 NIPS 上的文章《A Neural Probabilistic Language Model》。当然现在看的话,肯定是要看他在 2003 年...
(对于序列标注问题,那只需要构件一个model) 中间生成联合分布,并可生成采样数据。 生成式模型的优点在于,所包含的信息非常齐全,我称之为“上帝信息”,所以不仅可以用来输入label,还可以干其他的事情。生成式模型关注结果是如何产生的。但是生成式模型需要非常充足的数据量以保证采样到了数据本来的面目,所以速度相比之...
(对于序列标注问题,那只需要构件一个model) 中间生成联合分布,并可生成采样数据。 生成式模型的优点在于,所包含的信息非常齐全,我称之为“上帝信息”,所以不仅可以用来输入label,还可以干其他的事情。生成式模型关注结果是如何产生的。但是生成式模型需要非常充足的数据量以保证采样到了数据本来的面目,所以速度相比之...
In this paper, we will explore how to identify different stock market conditions by using a powerful machine learning algorithm, the Hidden Markov Model (HMM). 有些策略在波澜不惊的股市中表现良好,而有些策略可能适合强劲增长或长期下跌的情况。
[10] D. Tran, W. Sheng, L. Liu, and M. Liu,A Hidden Markov Model based driver intention prediction system, The 5th AnnualIEEE International Conference on Cyber Technology in Automation, Control andIntelligent Systems, pp. 115-120, 2015. ...
(对于序列标注问题,那只需要构件一个model) 中间生成联合分布,并可生成采样数据。 生成式模型的优点在于,所包含的信息非常齐全,我称之为“上帝信息”,所以不仅可以用来输入label,还可以干其他的事情。生成式模型关注结果是如何产生的。但是生成式模型需要非常充足的数据量以保证采样到了数据本来的面目,所以速度相比之...
model.startprob_=start_probability model.transmat_=transition_probability model.emissionprob_=emission_probability 现在我们来跑一跑HMM问题三维特比算法的解码过程,使用和原理篇一样的观测序列来解码,代码如下: seen = np.array([[0,1,0]]).T