統計概率模型

1、高斯判別分析

2、樸素貝葉斯

3、隱馬爾可夫模型

4、最大熵馬爾科夫模型

5，條件隨機場

6，馬爾科夫決策過程

三、隱馬爾可夫模型

一、隱馬爾科夫模型定義

​ 隱馬爾科夫模型是一種時序的概率模型，描述由一個隱的馬爾科夫鏈隨機生成的不可觀察的隱狀態序列，在每一個隱狀態下隨機產生觀察值構成一個可觀測的隨機序列。其中關鍵是狀態序列是滿足馬爾科夫性質的，且可觀測序列是由隱藏的狀態序列以一定的概率隨機生成。

​ 在自然語言中文分詞中，由於自然語言是有明顯的上下文關係的，即當前字與其前後出現的字都是有關係的。為了表示前一個字對當前字的影響，我們用一個隱狀態來表示前的語義狀態，用在前一個狀態下轉移到發射出當前字的隱狀態的概率表示前一個字對當前字的影響。整個來說就是把上下文字對字的影響轉化成狀態對狀態的影響。而用發射概率來表示狀態到字的關係。值得注意的是隱馬爾可夫模型中

p(ot,it|it−1)=p(ot|it)p(it|it−1)$p(o_t,i_t|i_{t-1})=p(o_t|i_t)p(i_t|i_{t-1})$，即it−1$i_{t-1}$與ot$o_t$之間獨立作用it$i_t$。

隱馬爾科夫模型由狀態集，觀測集，初始狀態轉移概率，狀態轉移概率，以及發射概率確定。

形式化定義為：

所有可能的隱藏狀態集Q，所有可能的觀察值集V，其中n$n$是可能的狀態數，m$m$是可能的觀察數。

Q={q1,q2,...,qn},V={v1,v2,...,vm}$$Q=\{q_1,q_2,...,q_n\},V=\{v_1,v_2,...,v_m\}$$ 假設I$I$是長度為T$T$的隱狀態序列，O$O$是其對應的觀測值序列。 I={i1,

i2,.it..,iT},O={o1,o2,.ot..,oT}$$I=\{i_1,i_2,.i_t..,i_T\},O=\{o_1,o_2,.o_t..,o_T\}$$ A$A$是狀態轉移概率矩陣： A=[aij]n×n$$A=[a_{ij}{]}_{n\times n}$$ 其中aij=p(it+1=qj|it=qi)$a_{ij}=p(i_{t+1}=q_j|i_t=q_i)$,表示第t$t$時刻在qi$q_i$狀態下轉移到第t+1$t+1$時刻狀態qj$q_j$的概率。

B$B$是發射概率矩陣，在隱狀態確定之後發射出觀測狀態的概率：

B=[bj(k)]n×m$$B=[b_j(k){]}_{n\times m}$$ 其中bj(k)=p(ot=vk|

相關推薦

統計概率模型-隱馬爾可夫模型

統計概率模型 1、高斯判別分析 2、樸素貝葉斯 3、隱馬爾可夫模型 4、最大熵馬爾科夫模型 5，條件隨機場 6，馬爾科夫決策過程 三、隱馬爾可夫模型 一、隱馬爾科夫模型定義 ​ 隱馬爾科夫模型是一種時序的概率

概率圖模型 -- 隱馬爾可夫模型、條件隨機場

本文從建模角度出發，通過概率圖模型分析隱馬爾可夫，條件隨機場，文章重點在模型建立理論基礎1. 什麼是概率圖模型用圖來表示變數概率依賴關係的理論，集合概率論圖圖論知識，利用圖來表示與模型有關的變數的聯合概率分佈。2. 常見概率圖模型分類圖模型的分類標準有：根據邊有無無方向的分類

ml課程：概率圖模型—貝葉斯網路、隱馬爾可夫模型相關（含程式碼實現）

以下是我的學習筆記，以及總結，如有錯誤之處請不吝賜教。 本文主要介紹機器學習中的一個分支——概率圖模型、相關基礎概念以及樸素貝葉斯、隱馬爾可夫演算法，最後還有相關程式碼案例。 說到機器學習的起源，可以分為以下幾個派別： 連線主義：又稱為仿生學派(bionicsism)或生理學派

【統計學習方法-李航-筆記總結】十、隱馬爾可夫模型

本文是李航老師《統計學習方法》第十章的筆記，歡迎大佬巨佬們交流。 主要參考部落格: https://www.cnblogs.com/YongSun/p/4767667.html https://www.cnblogs.com/naonaoling/p/5701634.html htt

統計學習方法_隱馬爾可夫模型HMM實現

這裡用到的資料集是三角波，使用長度20的序列訓練100次，生成長度為100的序列。HMM的初始化非常重要，這裡採用隨機初始化。 #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- import csv import random

隱馬爾可夫模型基本問題——概率計算問題詳細講解

概率計算問題又稱評價問題（Evaluation Problem） 已知條件：給定模型λ=[A,B,π]\lambda=[A,B,\pi]λ=[A,B,π]和觀測序列O=(o1,o2,o3,...,on)

隱馬爾可夫模型HMM（二）概率計算問題

摘自 1.李航的《統計學習方法》 2.http://www.cnblogs.com/pinard/p/6955871.html   一、概率計算問題 上一篇介紹了概率計算問題是給定了λ（A，B，π），計算一個觀測序列O出現的概率，即求P（O|λ）。 用三種方法，直接計演算法，前向演算法，

隱馬爾可夫模型（《統計學習方法》、python實現）

本文是《統計學習方法》第10章的筆記，用一段167行的Python程式碼實現了隱馬模型觀測序列的生成、前向後向演算法、Baum-Welch無監督訓練、維特比演算法。公式與程式碼相互對照，循序漸進。HMM算是個特別常見的模型，早在我沒有挖ML這個坑的時候，就已經在用HMM做基於

隱馬爾可夫模型HMM---《統計學習方法》第十章

標註問題 標註問題的輸入是一個觀測序列，輸出是一個標記序列或狀態序列。標註問題的目的在於學習一個模型，使它能夠對觀測序列給出標記序列作為預測。 標註常用的統計學習方法有：隱馬爾可夫模型，條件隨機場。 舉例：給定一個由單片語成的句子，對這個句子中的每一個單詞

隱馬爾可夫模型（三）

image 之前 下標 如何 最大路 mage 局部最優 .com 紅色 預測算法 還記得隱馬爾可夫模型的三個問題嗎？本篇介紹第三個問題：預測問題，即給定模型參數和觀測序列，求最有可能的狀態序列，有如下兩種算法。 近似算法 在每個時刻t選出當前最有可能的狀態 it，從而得到

隱馬爾可夫模型（一）

回溯 一是 描述 數學 函數 觀測 tran 隱藏 之間 隱馬爾可夫模型 　　隱馬爾可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是一種統計模型，廣泛應用在語音識別，詞性自動標註，音字轉換，概率文法等各個自然語言處理等應用領域。經過長期發展，尤其

如何用簡單易懂的例子解釋隱馬爾可夫模型？

target log question ont swe targe class 模型 clas 隱馬爾可夫（HMM）好講，簡單易懂不好講。 本文回答簡單易懂，https://www.zhihu.com/question/20962240/answer/33438846如何用

隱馬爾可夫模型的三大問題及求解方法

遞推公式 規劃 觀測 給定 image 步驟 統計學 參數 狀態 本文主要介紹隱馬爾可夫模型以及該模型中的三大問題的解決方法。 隱馬爾可夫模型的是處理序列問題的統計學模型，描述的過程為：由隱馬爾科夫鏈隨機生成不可觀測的狀態隨機序列，然後各個狀態分別生成一個觀測，從而產生觀測

使用隱馬爾可夫模型生成資料

  隱馬爾可夫模型是一個強大的分析時間序列資料的分析工具。假定被建模的系統是帶有隱藏狀態的馬爾可夫過程，這意味著底層系統可以是一組可能的狀態之一,系統經歷一系列的狀態轉換，從而產生一系列輸出。我們僅能觀察輸出，而無法觀測狀態，因為這些狀態被隱藏了。我們的目標是對這些資料建模，以便我們能推斷

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 -

NLP之隱馬爾可夫模型

馬爾可夫模型 在介紹隱馬爾可夫模型之前，先來介紹馬爾可夫模型。 我們知道，隨機過程又稱隨機函式，是隨時間而隨機變化的過程。 馬爾可夫模型（Markov model）描述了一類重要的隨機過程。我們常常需要考察一個隨機變數序列，這些隨機變數並不是相互獨立的，每個隨機變數的值依賴於這個序

機器學習_5.隱馬爾可夫模型的典型問題和演算法

三個典型問題 1.已知模型引數，計算某一給定可觀察狀態序列的概率 已經有一個特定的隱馬爾科夫模型 λ 和一個可觀察狀態序列集。我們也許想知道在所有可能的隱藏狀態序列下，給定的可觀察狀態序列的概率。當給定如下一個隱藏狀態序列： 　　那麼在 HMM 和這個

機器學習_4.隱馬爾可夫模型初識

預備知識——熵 隱馬爾可夫模型是從統計的基礎上發展起來的，因此首先需要掌握以下幾點： 熵是表示物質系統狀態的一種度量，用以表示系統的無序程度，也可稱不確定性程度。在資訊理論中，夏農使用熵來表示資訊系統的平均資訊量，即平均不確定程度。 最大熵原理是一種選擇隨機變數統計特性最符合客觀

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。

隱馬爾可夫模型(Hidden Markov Model，HMM)

文章目錄 1. 引言 2. HMM變數 3. HMM的結構 4. HMM的引數 5. HMM的生成步驟 1. 引言 隱馬爾可夫模型是結構最簡單的動態貝葉斯網路。是一種有向圖模型，主要用於時序資料建模