（1) overload——重载 简单来说overload是重载 允许一个class有两个不同参的函数，sv不支持(2) overwrite——重写 overwrite发生在子类和父类之间，即不同的类域之间。overwrite发生在同名函数中，同不同参无所谓。发生overwrite的…

隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Model，HMM) 最初由 L. E. Baum 和其它一些学者发表在一系列的统计学论文中，随后在语言识别，自然语言处理以及生物信息等领域体现了很大的价值。平时，经常能接触到涉及 HMM 的相关文章，一…

HMM的三个基本问题： Problem 1 (Likelihood): Given an HMM λ (A,B) and an observation sequence O, determine the likelihood P(O|λ). Problem 2 (Decoding/Prediction): Given an observation sequence O and an HMM λ (A,B), discover the best hidden …

目录 阐述 1.1 观测序列O出现的概率 1.1.1 穷举法（直接计算法） 1.1.2前向算法 1.1.3 后向算法 1.2 根据观测序列预测状态序列 1.2.1 维特比算法（动态规划） 1.3 估计模型参数 参考文献 阐述 隐马尔可夫模型（H…

马尔科夫过程： 该过程中，每个状态的转移只依赖于之前的 n 个状态，这个过程被称为1个 n 阶的模型，其中 n 是影响转移状态的数目。 如果是1阶： 状态只与前一时刻状态有关。 隐马尔科夫模型： 状态不可获…

基于HMM隐马尔可夫模型的汉子拼音输入法程序 原理及模型介绍 (一)HMM模型 对于一个随机事件，有一个可以观测到的值序列： 该事件的每一个观察到的值都对应一个生成他的状态，则其背后存在一个状态序列： 假设1：(马尔科夫假设)每一个状态的值都与其前n个状态的值相关 假设2：(…

目录 一、模型介绍 1.1模型引入 1.2模型背景及发展历程 1.3模型基本假设 ​​​​​​​1.4模型基本概念介绍 1.5HMM三要素 二、模型基本问题 2.1评估问题 2.1.1说明 2.1.2 解决方法 2.2 学习问题 2.2.1说明 2.2.2 解决方法 2.3 解码问题 2.3.1 说明 2.3.2 解决方法 三、模型实…

1.马尔可夫链 马尔科夫链是马尔科夫随机过程的特殊情况，它是状态和时间参数都离散的马尔可夫过程，从数学上可以给出如下定义： 随机序列，在任一时刻t，它可以处在状态，且它在t+k时刻所处的状态为的概率，只与它在t时刻的状态有关，而与t时刻以前它所处的状态无关，即有 式…

本文简明讲述GMM-HMM在语音识别上的原理，建模和测试过程。这篇blog只回答三个问题： 1. 什么是Hidden Markov Model？ HMM要解决的三个问题: 1) Likelihood 2) Decoding 3) Training 2. GMM是神马？怎样用GMM求某一音素&#x…

目录 1 马尔科夫链1.1 简介1.2 经典举例1.3 小结 2 HMM简介2.1 简单案例2.2 案例进阶2.2.1 问题阐述2.2.2 问题解决 3 HMM模型基础3.1 什么样的问题需要HMM模型3.2 HMM模型的定义3.3 一个HMM模型实例3.4 HMM观测序列的生成3.5 HMM模型的三个基本问题 4 前向后向算法评估观察序列…

HMM(hidden markov model)可以用于模式识别，李开复老师就是采用了HMM完成了语音识别。 一下的例子来自于《统计学习方法》 一个HMM由初始概率分布，状态转移概率分布，观测概率分布确定。并且基于两个假设： 1 假设任意时刻t的状态只依赖于前一个时刻的状态，与其他时刻的状态…

一、马尔科夫链（Markov chain） 1、概念 当前状态只跟上一状态有关，跟上上或上上之前的状态无关。这种顺次 演变的随机过程，就叫做马尔科夫链 2、贝叶斯网络 贝叶斯网络(Bayesian network)，又称信念网络(Belief Networ…

引言 在隐马尔可夫模型中介绍了HMM的理论部分，为了巩固理论知识，本文基于HMM实现中文分词。具体来说，通过HMM实现基于字级别的分词算法。 HMM 这里简单说明一下，更详细的请参考隐马尔可夫模型。 这里输入序列为 X 1 : N X_{1:N…

隐马尔可夫模型示意图： 如图所示，模型在贝叶斯网络中相关分析： 如果z1是A，z2是c，x1是B 那么当A是不可观测时候，那么B和c就不是相互独立的，就是没确定，则x1和z2就一定有关系。那么当…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/62529131 一、知识回顾： HMM(隐马尔可夫模型)的完整参数集合可以用一个五元组 来表示。式中各个参数含义如下： N为HMM的隐状态个数。令符号 为t时刻的状态，则隐含状态序列可表示为 ， 。其中&a…

1. 什么是隐马尔可夫模型 H M M ? HMM? HMM? HMM模型是概率图模型的一种, 属于生成模型。 HMM模型描述的就是由这些 隐状态序列(实体标记) 生成 可观测状态(可读文本)的过程。 HMM模型有两个基本假设(非常重要): 马尔科夫假设。第 t t t个隐状态(实体标签)只跟前一时刻…

1 引子：猜天气小游戏 一对异地恋的情侣，女朋友想根据男友的心情猜测男友所在城市的天气 1.1 天气和心情一定一一对应 晴天——>高兴雨天——>烦躁 可以根据心情唯一确定天气 1.2 天气和心情没有一一对应 晴天——>80%高兴，20%烦…

什么是熵(Entropy) 简单来说，熵是表示物质系统状态的一种度量，用它老表征系统的无序程度。熵越大，系统越无序，意味着系统结构和运动的不确定和无规则；反之，，熵越小，系统越有序&#…

目录 一、马尔可夫模型1. 马尔可夫性2. 马尔可夫链3. 马尔可夫链案例 二、隐马尔可夫模型HMM1. named entity recognition(命名实体识别)问题概述2. 什么是隐马尔可夫模型 a . k . a . H M M ? a.k.a.HMM? a.k.a.HMM?3. HMM模型的参数4. 用HMM解决序列标注问题, HMM的学习算…

一文读懂NLP之隐马尔科夫模型（HMM）详解加python实现 1 隐马尔科夫模型1.1 HMM解决的问题1.2 HMM模型的定义1.2.1HMM的两个假设1.2.2 HMM模型 1.3 HMM模型的三个基本问题 2 概率计算问题及算法2.1 直接计算法2.2 前向算法2.3 后向算法2.4 一些概率与期望值…