隱馬爾科夫模型（二）

阿新 • • 發佈：2018-12-30

概率計算演算法

給定模型 $λ = (A, B, π)$

λ=(A,B,π)

λ = (A, B, π)

,觀測序列

O=(o_1,o_2,…o_T)

,計算在模型

λ

下觀測序列O出現的概率
這被稱作概率計算問題

主要介紹計算觀測序列概率 $P(O|λ)$ 的前向與後向演算法。
先介紹概念上可行但計算上不可行的直接計演算法

直接計演算法：
給定模型 $λ=(A,B,π)$ ,和觀測序列 $O=(o_1,o_2,…o_T)$ ，計算觀測序列O出現的概率 $P(O|λ)$ 。最直接的方法是按概率公式直接計算。通過列舉所有可能的長度為T的狀態序列 $I=(i_1,i_2,…i_T)$ ，求各個狀態序列 $I$ 與觀測序列 $O=(o_1,o_2,…o_T)$ 的聯合概率分佈 $P(O,I|λ)$ ,然後對所有的狀態序列求和，得到 $P(O|λ)$
（由聯合概率求邊緣概率的思想）

狀態序列 $I=(i_1,i_2,…i_T)$ 的概率是： $P(I|λ)=π_{i_1}a_{i_1i_2}a_{i_2i_3}……a_{i_{T-1}i_T}$ (1)

對於固定的狀態序列 $I=(i_1,i_2,…i_T)$ ,觀測序列 $O=(o_1,o_2,…o_T)$ 的概率是 $P(O|I,λ)$

$P(O|I,λ)=b_{i_1}(o_1)b_{i_2}(o_2)…b_{i_T}(o_T)$

$O和I同時出現的聯合概率為：P(O,I|λ)=P(O|I,λ)P(I|λ)=π_{i_1}b_{i_1}(o_1)a_{i_1i_2}b_{i_2}(o_2)…a_{i_{T-1}i_T}b_{i_T}(o_T)$

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（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

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）。

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（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 {

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

機器學習中的隱馬爾科夫模型（HMM）詳解

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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（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

隱馬爾科夫模型（HMM)——qjzcy的部落格

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隱馬爾可夫模型（三）

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隱馬爾可夫模型（一）

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隱馬爾可夫模型（HMM）和 jieba分詞原始碼的理解

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隱馬爾科夫鏈（hmm）基本原理和簡單例項

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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

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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