隱馬爾科夫模型（HMM）的學習筆記

阿新 • • 發佈：2018-12-14

被隱馬爾科夫模型整了一個星期，剛發現這個視訊講的不錯，https://www.bilibili.com/video/av32471608/?p=3，B站上：機器學習-白板推導系列-馬爾科夫模型HMM（Hidden Markov Model）。

1.一個模型， $\lambda =\left ( \pi ,A,B \right )$

$\pi$ :代表的是初始概率；

A：代表的是轉移矩陣， $a_{i j}=P(i_{t+1}=q_{j}|i_{t}=q_{i})$ ;

B：代表的是發射矩陣， $b_{j}(k)=p(o_{t}=v_{k}|i_{t}=q_{i})$ ;

2.兩個假設：

齊次馬爾科夫：即任意時刻的隱藏狀態只依賴於它的前一個隱藏狀態,

觀察獨立：即任意時刻的觀察狀態只僅僅依賴於當前時刻的隱藏狀態，

3.三個問題

Evalution :given $\lambda$ ,求解 $p(o|\lambda )$ ,用“向前向後演算法解決”；

learning : $\lambda =arg max p(o|\lambda )$ ,估計模型引數 $\lambda$ 的引數，使該模型下測試序列的條件概率 $p(o|\lambda )$ 最大。要用到基於EM演算法的鮑姆-韋爾奇演算法。

decoding: 給定模型 $\lambda$ ，和觀察序列，求給定觀測序列條件下，最可能出現的對應的狀態序列，這個問題的求解用到動態維特比演算法。

隱馬爾科夫模型（HMM）學習筆記二

　　這裡接著學習筆記一中的問題2，說實話問題2中的Baum-Welch演算法程式設計時矩陣轉換有點燒腦，開始編寫一直不對（程式設計還不熟練hh），後面在紙上仔細推了一遍，由特例慢慢改寫才執行成功，所以程式碼裡面好多處都有print。　　筆記一中對於問題1（概率計算問題）採用了前向或後向演算

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 。/

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

隱馬爾科夫模型（HMM）的學習筆記

機器學習中的隱馬爾科夫模型（HMM）詳解

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隱馬爾科夫模型（三）學習演算法

隱馬爾科夫模型的學習，根據訓練資料時包括觀測序列和對應的狀態序列還是隻有觀測序列，可以分別有監督學習和非監督學習實現。監督學習方法假設已給的訓練資料中，包含S個長度相同的觀測序列和對應的狀態序列 {

利用隱馬爾科夫鏈（HMM）模型實現中文分詞

stat back viterbi sub ont 漢字 display state 出現 1.什麽是HMM？隱馬爾科夫鏈（HMM）是一個五元組：隱狀態集合 ; 觀測狀態集合；狀態概率轉移矩陣；觀察狀態概率矩陣；初始狀態概率分布； 2.HMM有兩個假設：齊

隱馬爾科夫模型（HMM)——qjzcy的部落格

工作學習中的一點體會——隱馬爾科夫模型 HMM（一）一．提綱 1）假設 2）模型 3）五個引數 4）解決三個問題 5）三個方法 6） Vertibe演算法 7）改進二．兩個假設 1、馬爾科夫性假設：一個特定狀態

隱馬爾可夫模型（HMM）和 jieba分詞原始碼的理解

在理解隱馬爾可夫模型（HMM）時，看到的很好的部落格，記錄一下： 1. 隱馬爾可夫模型(HMM) - 1 - 基本概念：http://blog.csdn.net/xueyingxue001/article/details/51435728 2.隱馬爾可夫模型(HMM) - 2 -

隱馬爾科夫鏈（hmm）基本原理和簡單例項

title: 隱馬爾科夫鏈（hmm） tags: hmm,隱馬爾科夫鏈,基本原理 grammar_cjkRuby: true 隱馬爾科夫鏈基本介紹隱馬爾科夫（Hidden Markov Model，HMM），瞭解一個演算法要做到：會其意，知其形。引子隱馬爾科夫

隱馬爾可夫模型（HMM）及Viterbi演算法

HMM簡介對於演算法愛好者來說，隱馬爾可夫模型的大名那是如雷貫耳。那麼，這個模型到底長什麼樣？具體的原理又是什麼呢？有什麼具體的應用場景呢？本文將會解答這些疑惑。本文將通過具體形象的例子來引入該模型，並深入探究隱馬爾可夫模型及Viterbi演算法，希望能對大家有所啟發。

HMM隱馬爾可夫模型（HMM）攻略

隱馬爾可夫模型 (Hidden Markov Model，HMM) 最初由 L. E. Baum 和其它一些學者發表在一系列的統計學論文中，隨後在語言識別，自然語言處理以及生物資訊等領域體現了很大的價值。平時，經常能接觸到涉及 HMM 的相關文章，一直沒有仔細研究過，都

隱馬爾可夫模型（HMM）和Viterbi演算法

1. 隱馬爾可夫模型（HMM）在說隱馬爾可夫模型前還有一個概念叫做“馬爾科夫鏈”，既是在給定當前知識或資訊的情況下，觀察物件過去的歷史狀態對於預測將來是無關的。也可以說在觀察一個系統變化的時候，他的下一個狀態如何的概率只需要觀察和統計當前的狀態即可正確得出。隱馬爾可夫鏈和貝葉

隱馬爾可夫模型（HMM）詳解

上邊的圖示都強調了 HMM 的狀態變遷。而下圖則明確的表示出模型的演化，其中綠色的圓圈表示隱藏狀態，紫色圓圈表示可觀察到狀態，箭頭表示狀態之間的依存概率，一個 HMM 可用一個5元組 { N, M, π，A，B } 表示，其中 N 表示隱藏狀態的數量，我們要麼知道確切的值，要麼猜測該值，M 表示可觀測狀態的數

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

隱馬爾科夫模型（二）

概率計算演算法給定模型 λ = ( A

隱馬爾科夫模型（一）

基本概念要理解隱馬爾科夫模型，首先要回答三個問題 1）什麼是馬爾科夫性？ 2）什麼是馬爾科夫鏈？ 3）什麼是馬爾科夫過程？馬爾科夫性：要介紹馬爾科夫性，還要先了解下隨機過程的概念。百度百科給出的隨機過程的定義：隨機過程是依賴於引數的一族隨機變數的全體，引數通常是時間。一

隱馬爾可夫模型（HMM）攻略

上邊的圖示都強調了 HMM 的狀態變遷。而下圖則明確的表示出模型的演化，其中綠色的圓圈表示隱藏狀態，紫色圓圈表示可觀察到狀態，箭頭表示狀態之間的依存概率，一個 HMM 可用一個5元組 { N, M, π，A，B } 表示，其中 N 表示隱藏狀態的數量，我們要麼知道確切的值，要麼猜測該值，M 表示可觀測狀態的

隱馬爾可夫模型（HMM）

　　隱馬爾可夫模型原理部分可以概括為三句話：一個定義、兩個假設、三個問題　　HMM是一個五元組（Y，X，π，A，B），其中Y是狀態（輸出）的集合，X是觀察值（輸入）集合，π是初始狀態的概率，A是狀態

隱馬爾科夫模型（Hidden Markov Model，HMM）

【轉自：https://blog.csdn.net/mingzai624/article/details/52399235】介紹定義 wiki上有定義：隱馬爾可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是統計模型，它用來描述一個含有隱含未知引數的馬爾可夫過

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