1、從獨立性假設到聯合概率鏈

樸素貝葉斯中使用的獨立性假設為

$$P(x_1,x_2,x_3,...,x_n)=P(x_1)P(x_2)P(x_3)...P(x_n) \tag{1}$$
去掉獨立性假設，有下面這個恆等式，即聯合概率鏈規則
$$P(x_1,x_2,x_3,...,x_n)=P(x_1)P(x_2|x_1)P(x_3|x_1,x_2)...P(x_n|x_1,x_2,...,x_{n-1}) \tag{2}$$
其中， $x_i$代表一個詞，聯合概率鏈規則表示句子中每個詞都跟前面一個詞有關，而獨立性假設則是忽略了一個句子中詞與詞之間的前後關係。

2、從聯合概率鏈規則到n-gram語言模型

聯合概率鏈規則是考慮了句子中每個詞之間的前後關係，即第n個詞$x_n$與前面$n-1$個詞$x_1,x_2,..,x_{n-1}$有關，而n-gram語言模型模型則是考慮了n個詞語之間的前後關係，比如$n=2$時（二元語法（bigram，2-gram）），第n個詞$x_n$與前面$2-1=1$個詞有關，即

$$P(x_1,x_2,x_3,...,x_n)=P(x_1)P(x_2|x_1)P(x_3|x_2)...P(x_n|x_{n-1}) \tag{3}$$
比如 $n=3$時（三元語法（trigram，3-gram）），第n個詞 $x_n$與前面 $3-1=2$個詞有關，即
P(x1,x2,x3,...,xn)=P(x1)P(x2|x1)P(x3|x1,x2)...P(xn|xn−2,xn−1)(4) $$ (4) P ( x 1 , x 2 , x 3 , . . . , x n ) = P ( x 1 ) P ( x 2 | 相關推薦 (四)N-gram語言模型與馬爾科夫假設 1、從獨立性假設到聯合概率鏈 樸素貝葉斯中使用的獨立性假設為 P(x1,x2,x3,...,xn)=P(x1)P(x2)P(x3)...P(xn)(1) (1 N-gram語言模型與馬爾科夫假設 1、從獨立性假設到聯合概率鏈 樸素貝葉斯中使用的獨立性假設為  P(x1,x2,x3,...,xn)=P(x1)P(x2)P(x3)...P(xn)(1) (1)P(x1,x2,x3,...,xn)=P(x1)P(x2)P(x3)...P(xn) 去掉獨立性假設，有下面這個恆等式，即聯 機器學習 —— 概率圖模型（馬爾科夫與條件隨機場） 種類 方向 方法 所有 href 個人 tro 傳遞 很好 機器學習 —— 概率圖模型（馬爾科夫與條件隨機場） 　　再一次遇到了Markov模型與條件隨機場的問題，學而時習之，又有了新的體會。所以我決定從頭開始再重新整理一次馬爾科夫模型與條件隨機場。 　　馬 概率分布與馬爾科夫鏈的關系討論（上傳費事） com info 技術分享 技術 17. 分享 概率 討論 關系 概率分布與馬爾科夫鏈的關系討論（上傳費事） 概率分布與馬爾科夫鏈的關系討論 而且 ID inf 選擇 之間 tran http 馬爾科夫 方法 概率分布與馬爾科夫鏈的關系討論2018年6月24日22:38Copyright ? 2018 Lucas Yu 小編原創，任何形式傳播（轉載或復制），請註明出處，謝謝！ 摘要： 本文主要討論使 漫話概率圖模型：馬爾科夫隨機場（MRF） 之前試圖學過Coursera上講馬爾科夫隨機場的課程，發現聽不太懂，原因是那傢伙一上來簡單介紹一下馬爾科夫隨機場是什麼樣子的就開始Graphcut了。但是到底什麼是馬爾科夫隨機場？為什麼馬爾科夫隨機場可以那樣去定義和推導？這些都沒有怎麼講清楚，於是聽了個稀裡糊塗的。這次系統 隨機遊走與馬爾科夫鏈的一些基礎 轉載自：http://blog.csdn.net/assiduousknight/article/details/18150803 這幾天在看一些使用到了隨機遊走的相關文獻，整理一下常用的公式和性質 隨機遊走（random walk）矩陣可以看做是馬爾科夫鏈的一種 隱馬爾科夫模型與三個問題 自然語言處理 算法 隱馬爾科夫模型定義 隱馬爾可夫模型是關於時序的概率模型，描述由一個隱藏的馬爾可夫鏈隨機生成不可觀測的狀態隨機序列，再由各個狀態生成一個觀測而產生觀測隨機序列的過程。 隱藏的馬爾可夫鏈隨機生成的狀態的序列，稱為狀態序列（state sequence);每個狀態生成一個觀測，而由此產生 自然語言處理---用隱馬爾科夫模型（HMM）實現詞性標註---1998年1月份人民日報語料---learn---test---evaluation---Demo---java實現 fileinput 流程 n) 一次 tostring model pen mem rbd 先放上一張Demo的測試圖 測試的句子及每個分詞的詞性標註為： 目前/t 這/rzv 條/q 高速公路/n 之間/f 的/ude1 路段/n 已/d 緊急/a 封閉/v 。/ 通俗理解N-gram語言模型。（轉） 資料 簡化 事情 自然 自然語言 規模 什麽 發音 給定 N-gram語言模型 考慮一個語音識別系統，假設用戶說了這麽一句話：“I have a gun”，因為發音的相似，該語音識別系統發現如下幾句話都是可能的候選：1、I have a gun. 2、I have a gu n-gram語言模型及平滑演算法 一、n-gram模型概念 n-gram模型也稱為n-1階馬爾科夫模型，它有一個有限歷史假設：當前詞的出現概率僅僅與前面n-1個詞相關，可以表示為：                     &n 隱馬爾科夫模型（HMM）與維特比（Viterbi）演算法通俗理解 隱馬爾科夫模型：https://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/8522078 維特比演算法：https://blog.csdn.net/athemeroy/article/details/79339546 隱含馬爾可夫模型並不是俄 (五)N-gram語言模型的資料處理 一、步驟 資料集說明：一段英文 （1）分詞：把原始的英文分詞，只保留詞之間的順序不變，多個句子也是看出整體進行分詞。 （2）統計詞頻：按照n元進行詞頻統計，比如“I love NLP I enjoy it”當n=2時候，可以劃分為（【I love】，【love NLP】，【NLP 馬爾科夫模型與隱馬爾科夫模型 1.    馬爾科夫模型 1.1馬爾可夫過程        馬爾可夫過程（Markov process）是一類隨機過程。它的原始模型馬爾可夫鏈，由俄國數學家A.A.馬爾可夫於1907年提出。該過程具有如下特性：在已知目前狀態（現在）的條件下，它未來的演變（將來）不依賴於它 hmm前後向演算法 隱馬爾科夫模型HMM（三）鮑姆-韋爾奇演算法求解HMM引數 隱馬爾科夫模型HMM（四）維特比演算法解碼隱藏狀態序列 隱馬爾科夫模型HMM（一）HMM模型 跟醫生就醫推導過程是一樣的 隱馬爾科夫模型HMM（一）HMM模型 　　　　隱馬爾科夫模型HMM（二）前向後向演算法評估觀察序列概率 　　　　隱馬爾科夫模型HMM（三）鮑姆-韋爾奇演算法求解HMM引數 　　　　隱馬爾科夫模型HMM（四）維特比演算法解碼隱藏狀態序列 　　　　在隱馬爾科夫模型HMM（一） python自然語言處理-馬爾科夫模型 1.概念學習     馬爾科夫模型常用於分析大量隨機事件，隨機事件的特點是一個離散事件發生之後，另一個離散事件將在前一個事件的條件下以一定的概率發生。以天氣的馬爾科夫模型為例： 在這個天氣系統模型中 隱馬爾科夫模型（四）預測演算法 預測問題，也稱作解碼問題。已知模型 λ = ( A N-Gram語言模型 一、n-gram是什麼 wikipedia上有關n-gram的定義： n-gram是一種統計語言模型，用來根據前(n-1)個item來預測第n個item。在應用層面，這些item可以是音素（語音識別應用）、字元（輸入法應用）、詞（分詞應用）或鹼基對（基因資訊 自然語言期末複習筆記—最大熵馬爾科夫模型MEMM 在這篇部落格，我們來談一談最大熵馬爾科夫模型MEMM 關於這部分內容，我看了一晚上，整個公式都都梳理了之後，愣是沒明白這個最大熵體現在哪裡，當然我最終查閱了很多資料，終於還是弄明白了，我會在這篇部落格上詳細講解。不得不說一下，咱們國內的部落格基本都是來自同一個 【線性代數公開課MIT Linear Algebra】 第二十四課 特徵值與特徵向量的應用——馬爾科夫矩陣、傅立葉級數 本系列筆記為方便日後自己查閱而寫，更多的是個人見解，也算一種學習的複習與總結，望善始善終吧~ 馬爾科夫矩陣Markov Matrix 馬爾科夫矩陣Markov Matrix有兩個性質：所有元素大於等於0，所有矩陣的列相加等於1。 這裡性質導致一 $$