在上一次写完了隐马尔科夫模型的算法理论部分，总结而言，隐马尔科夫是用来研究隐藏的时序逻辑关系，在隐马尔科夫模型中，前后联系与关系要求比较严格，如果发生顺序的调换，则观测变量就会发生改变。
“了解不同的股市状况，改变交易策略，对股市收益有很大的影响。弄清楚何时开始或何时止损，调整风险和资金管理技巧，都取决于股市的当前状况。
一个马尔科夫过程是状态间的转移仅依赖于前n个状态的过程。这个过程被称之为n阶马尔科夫模型，其中n是影响下一个状态选择的（前）n个状态
《Conditional Random Fields as Recurrent Neural Networks》
隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是统计模型，它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。
本文主要讲述隐马尔科夫模及其在中文分词中的应用。 基于中文分词语料库，建立中文分词的隐马尔科夫模型，最后用维特比方法进行求解。
在大学学习<概率论和数理统计>的时候,我们就已经学习过马尔科夫链,这里对于马尔科夫链就不多做赘述,而今天这一篇文章所要概括的是隐马尔科夫模型(HMM). ps:马尔科夫的彼得堡数学学派挺有意思,有兴趣的可以找一些相关资料拓展一下 一:隐马尔克夫模型应用 隐马尔科夫模型在语音识别上是一种非常成功的一种技术,在自然语言理解上已经运用的非常成熟,由于HMM的诸多优点,我们在以下几个领域应用后有了很不错的成绩: 1:分词处理 分词处理在我们生活中很常见,比如在一个句子中,每一个现在的词是HMM的一个状态,而词语的产
马尔可夫模型（Markov Model）是一种统计模型，广泛应用在语音识别，词性自动标注，音字转换，概率文法等各个自然语言处理等应用领域。经过长期发展，尤其是在语音识别中的成功应用，使它成为一种通用的统计工具。 ———–百度
本文介绍了隐马尔可夫模型，首先介绍了隐马尔科夫模型定义，核心思想是引入了隐状态序列（引入隐状态是所有隐因子模型最巧妙的地方，如：隐因子分解，LDA），然后介绍了隐马尔科夫模型要解决的三个问题，1）在参数已知的情况下计算可观测序列的总概率，2）在给出观测序列数据时学习模型的参数，3）在参数已知的情况下通过维特比解码预测出所有产生可观测序列中概率最大的一条不可观测序列，即序列标注问题。
隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，HMM），和回归、分类那些处理相互独立的样本数据的模型不同，它用于处理时间序列数据，即样本之间有时间序列关系的数据。从这一点来说，它和卡尔曼滤波算法很像。事实上，HMM和卡尔曼滤波的算法本质是一模一样的，只不过HMM要假设隐藏变量是离散的，而卡尔曼滤波假设隐藏变量是连续的。隐藏变量是HMM里的关键概念之一，可以理解为无法直接观测到的变量，即HMM中Hidden一词的含义；与之相对的是观测变量，即可以直接观测到的变量；HMM的能力在于能够根据给出的观测变量序列，估计对应的隐藏变量序列是什么，并对未来的观测变量做预测。
最近我们被客户要求撰写关于隐马尔可夫模型(HMM)的研究报告，包括一些图形和统计输出。
本文介绍了条件随机场模型，首先对比了隐马尔科夫模型、最大熵马尔科夫模型、条件随机场模型。基于前二者存在的1）独立性假设问题，2）标注偏置问题，条件随机场采用最大熵模型的特征模板定义克服独立性问题，参数学习过程建立在最大化整条序列的概率，而不是在时刻上进行归一化。
今天我们对概率图模型（Probabilistic Graphical Model，PGM）做一个总结。
上一篇 1个例子解释 隐马尔科夫模型(HMM) 的 5 个基本要素 说了隐马尔可夫模型 (HMM) 的参数，细分的话，包括 5 个基本要素：
本文将尽量使用易懂的方式，尽可能不涉及数学公式，而是从整体的思路上来看，运用感性直觉的思考来解释隐马尔可夫模型。并且从名著中找了个具体应用场景来帮助大家深入这个概念。
选自davidsbatista 作者：David S. Batista 机器之心编译 参与：蒋思源、路雪 本文首先简要介绍朴素贝叶斯，再将其扩展到隐马尔科夫模型。我们不仅会讨论隐马尔科夫模型的基本原理，同时还从朴素贝叶斯的角度讨论它们间的关系与局限性。 隐马尔科夫模型是用于标注问题的统计机器学习模型，是一种生成模型。隐马尔科夫模型是关于时序的概率模型，它描述了由一个隐藏的马尔科夫链随机生成不可观测的状态随机序列，再由各个状态生成一个观测而产生观测随机序列的过程。本文将重点介绍这种经典的机器学习模型。 简介
某些策略在波动剧烈的市场中表现良好，而其他策略则需要强劲而平稳的趋势，否则将面临长时间的下跌风险。搞清楚什么时候开始或停止交易策略，调整风险和资金管理技巧，甚至设置进入和退出条件的参数都取决于市场“制度”或当前的情况。
与时间相关的变量在某一状态的取值 往往与它周围其它的状态相关，为了简化问题，提出一种假设叫齐次马尔科夫性假设：
（一）：定义及简介： 介绍（introduction） 通常我们总是对寻找某一段时间上的模式感兴趣，这些模式可能出现在很多领域：一个人在使用电脑的时候使用的命令的序列模式；一句话中的单词的序列；口语中的音素序列。总之能产生一系列事件的地方都能产生有用的模式。 考虑一个最简单的情况：有人(柯南？)试图从一块海藻来推断天气的情况。一些民间的传说认为“soggy”的海藻意味着潮湿（wet）的天气，“dry”的海藻预示着晴朗（sun）。如果海藻处于中间状态“damp”，那就无法确定了。但是，天气的情况不可能严格的
本示例说明如何创建并可视化Markov链模型的结构和演化 。考虑从随机转移矩阵中创建马尔可夫链的四状态马尔可夫链，该模型模拟了国内生产总值（GDP）的动态
对话系统是一个庞大的系统，涉及的问题很多，本文主要讲解隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model,HMM）在对话管理（Dialog Management,DM）中的应用。DM在对话系统中的作用是维护对话状态并根据当前对话状态选择下一步合适的动作。 在贝壳找房APP中，客户和经纪人的对话过程可以看作是一个时间序列。在对话过程中，经纪人需要基于当前的对话状态对客户的消息作出合适的回应，即选择合适的动作。因此，经纪人的动作决策是一个基于时间序列的问题。而HMM模型是比较经典的解决序列问题的机器学习模型，所以，在DM的动作决策问题上首先尝试了HMM模型。本文将结合实际案例从理论推导、模型构建、实验分析三个方面对HMM模型在DM中的应用进行详细解析。
概念介绍： 继上篇贝叶斯（https://cloud.tencent.com/developer/article/1056640）后，一直想完成隐马尔科夫这篇，一是一直没有时间完成python的示例实现代码，二是想找一个区别于天气的隐马尔科夫例子。区别于贝叶斯，隐马尔科夫模型是基于时序的概率模型，本文只关注于一阶隐马尔科夫模型，即某一时刻的状态值只跟上一时刻的状态值有关。该模型可以用三元组表示：λ = (A, B,π ), 其中： A：为状态转移概率矩阵 B：为观察概率矩阵，或称为概率矩阵 π：为初始概
词性标注 标注语料库； 各词性标注及其含义 📷 📷 自动标注器； 默认标注器； 正则表达式标注器； 查询标注器； N-gram标注器； 一元标注器； 分离训练和测试数据； 一般的N-gram的标注； 组合标注器； 标注生词； 储存标注器； 性能限制； 跨句子边界标注； 隐马尔科夫标注器； 生成模式； 确定模式； 非确定模式； 隐藏模式； 隐马尔科夫模型 HMM 是一种统计模型，用于描述一个含有隐含未知参数的马尔科夫过程，难点在于从可观察的参数中确定此过程的隐含参数，然
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在本篇我们会讨论HMM模型最后一个问题的求解，即即给定模型和观测序列，求给定观测序列条件下，最可能出现的对应的隐藏状态序列。在阅读本篇前，建议先阅读这个系列的第一篇以熟悉HMM模型。
在网上看到一篇关于隐马尔科夫模型的介绍，觉得简直不能再神奇，又在网上找到大神的一篇关于如何用隐马尔可夫模型实现中文拼音输入的博客（http://sobuhu.com/ml/2013/03/07/hmm-pinyin-input-method.html），无奈大神没给可以运行的代码，只能纯手动网上找到了结巴分词的词库，根据此训练得出隐马尔科夫模型，用维特比算法实现了一个简单的拼音输入法。githuh地址：https://github.com/LiuRoy/Pinyin_Demo 原理简介 隐马尔科夫模型 抄
分析师通常关心检测市场何时“发生变化”：几个月或几年内市场的典型行为可以立即转变为非常不同的行为。投资者希望及时发现这些变化，以便可以相应地调整其策略，但是这可能很困难。
在本篇我们会讨论HMM模型参数求解的问题，这个问题在HMM三个问题里算是最复杂的。在研究这个问题之前，建议先阅读这个系列的前两篇以熟悉HMM模型和HMM的前向后向算法，以及EM算法原理总结，这些在本篇里会用到。在李航的《统计学习方法》中，这个算法的讲解只考虑了单个观测序列的求解，因此无法用于实际多样本观测序列的模型求解，本文关注于如何使用多个观测序列来求解HMM模型参数。
这几天NLP我也没有更新,并不是放弃了学习,而是寻找一条合适自己的路径,总结之后,列出来,供有同样志向的小伙伴参考,并且以后文章更新也将按照这个顺序更新,大家一起努力吧! 1:形式语言 2:自动机 3:NLP基本介绍 4:什么是语言模型 5:N-Gram介绍 6:语言模型的应用 7:语言模型的性能评估 8:什么是数据平滑 9:有哪些数据平滑的方法 10:自适应方法介绍 11:概率图模型概述 12:马尔科夫过程 13:隐马尔科夫过程(HMM) 14:HMM的三个基本问题 15:NLP的基本解码问题求解 16
语音识别（Speak Recognition），和图像识别不同，它是连续行为的识别（视频行为分析也一样）。比如“你是谁”这句话，不知道这三个词所占的时间。
小编最早接触隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，HMM），是利用HMM对机械设备的隐含退化状态进行建模、估计和预测，直观的感受是HMM的建模非常便利，可解释性很强，通用性强，缺点是对转移概率和观测概率估计学习时计算量较大，尤其是维数增多时易出现维数灾难问题，但随着DNN技术的发展和GPU计算能力的增强，计算能力已不再是HMM应用的瓶颈，HMM的能力将会得到充分的释放。
这一节我们重点来讲一下马尔可夫，正如题目所示，看了会一脸蒙蔽，好在我们会一点一点的来解释上面的概念，请大家按照顺序往下看就会完全弄明白了，这里我给一个通俗易懂的定义，后面我们再来一个个详解。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 条件随机场部分分为两篇讲解，今天这一篇主要简单的讲述什么是条件随机场以及在这之前的概率无向图模型，下一次将从优化算法的层面上论述如何优化这个问题。（理解本篇文章需要对数理统计和图论有一定的基础） 条件随机场（Conditional Random Fields），简称 CRF，是一种判别式的概率图模型。条件随机场是在给定随机变量X条件下，随机变量Y的马尔科夫随机场。原则上，条件随机场的图
今天突然看到有人留言说，原来和大家分享的资料网盘链接根本打不开，今天才看到，这里要和大家说句抱歉。为此作者今天重新整理了一下，希望大家能及时的保存。
大家好，今天介绍自然语言处理中经典的隐马尔科夫模型(HMM)。HMM早期在语音识别、分词等序列标注问题中有着广泛的应用。
一周的时间转瞬即逝，今天作者给大家分享一下最近收集关于自然语言处理的一些资料，与大家分享，记得保存喲~不然到期了你还得给我要，^_^
本文介绍了马尔可夫决策过程，首先给出了马尔可夫决策过程的定义形式，其核心是在时序上的各种状态下如何选择最优决策得到最大回报的决策序列，通过贝尔曼方程得到累积回报函数；然后介绍两种基本的求解最优决策的方法，值迭代和策略迭代，同时分析了两种方法的适用场景；最后回过头来介绍了马尔科夫决策过程中的参数估计问题：求解-即在该状态下采取该决策到底下一状态的概率。
等等，这种序列叫可见状态序列，但在HMM里面，还存在一个隐含状态链，比如这个状态链可能是
在MCMC(一)蒙特卡罗方法中，我们讲到了如何用蒙特卡罗方法来随机模拟求解一些复杂的连续积分或者离散求和的方法，但是这个方法需要得到对应的概率分布的样本集，而想得到这样的样本集很困难。因此我们需要本篇讲到的马尔科夫链来帮忙。
隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Model) 是一种统计模型，用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数，然后利用这些参数来作进一步的分析。
设随机变量X(t)随时间t(t=t1,t2,t3...tn)而变化，E为其状态空间，若随机变量x满足马尔科夫性，如下：
本文写作目的：尽量通俗讲解强化学习知识，使读者不会被各种概念吓倒！本文是第一篇，但是最关键的一篇是第二篇马尔科夫决策过程(Markov Decision Process，MDP)，只有充分理解了马尔科夫决策过程，才能游刃有余的学习后续知识，所以希望读者能够将MDP深入理解后再去学习后续内容。
在之前的一段时间里,忙于周围的乱七八糟的事情,在更新了上一期之后自己也很久没有更新,自己也想,如果自己没有用一种良好的心态去回忆总结自己所学的知识,即使花费再多的时间也都只是徒劳无功的,而这一段时间以
马尔可夫（1856~1922），苏联数学家。切比雪夫的学生。在概率论、数论、函数逼近论和微分方程等方面卓有成就。 马尔可夫模型（Markov Model）是一种统计模型，广泛应用在语音识别，词性自动标注，音字转换，概率文法等各个自然语言处理等应用领域。经过长期发展，尤其是在语音识别中的成功应用，使它成为一种通用的统计工具。
相信大家都看过上一节我讲得贝叶斯网络，都明白了概率图模型是怎样构造的，如果现在还没明白，请看我上一节的总结：贝叶斯网络
最近看到对机器学习各种算法从另一个角度的分类，觉得很有意思，于是画了几张图，把它们重新整理了一下。 首先依然是有监督地学习，而有监督地学习又能分为回归和分类两种算法： 回归算法用于处理连续变量，比如预测房价、股价什么的这种走势连续的变量。 📷 分类算法则用于处理离散变量，它们在高维空间可表征为一个一个的离散点。其实分类算法往往有一种回归算法与之对应，因为是同一种方法用于处理不同类型的数据而发展出来的，比如回归树和分类树就都属于决策树(decision tree)，随机森林算法其实也是久仰大名了，小姐姐甚至在
隐马尔可夫模型（HMM）是可用于标注问题的统计学习模型，描述由隐藏的马尔可夫链随机生成观测序列的过程，属于生成模型。
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