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【NLP】用于语音识别、分词隐马尔科夫模型HMM

大家好,今天介绍自然语言处理中经典隐马尔科夫模型(HMM)。HMM早期在语音识别、分词等序列标注问题中有着广泛应用。...即X在tn时刻状态只与其前一时刻时状态值有关,则称该随机变量变化过程是马尔科夫随机过程,随机变量满足马尔科夫性。 2 隐马尔科夫模型HMM) 如图所示为马尔科夫模型图结构 ?...基于此图结构可知,HMM模型满足如下性质: (1) 它基于观测变量来推测未知变量; (2) 状态序列满足马尔科夫性; (3) 观测序列变量X在t时刻状态仅由t时刻隐藏状态yt决定。...所以这一节中介绍其在分词应用中实践,通过完整实际思路介绍和代码讲解,相信各位读者能够对HMM模型有一个准确认识。...总结 HMM基本原理和其在分词中应用就讲到这里了,从上述分析可以看出,HMM时非常适合用于序列标注问题。但是HMM模型引入了马尔科夫假设,即T时刻状态仅仅与前一时刻状态相关。

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HMM研究实例】运用HMM模型择时策略

模型设定如下: 隐藏状态数目:6 输入变量:当日对数收益率,五日对数收益率,当日对数高低价差(其他备选因素成交量、成交额等大家可以自行尝试) 混合高斯分布成分数目:1(为了简便,假定对数收益率服从单一高斯分布...) HMM模型算法使用hmmlearn模块。...简单介绍一下函数各个参数意思。 ? ? ? 以上。我们看到了六个状态HMM模型输出市场状态序列。...需要注意是:HMM模型只是能分离出不同状态,具体对每个状态赋予现实市场意义,是需要人为来辨别和观察。 下面我们来用简单timming策略来识别6种latent_state所带来效果。...因为HMM模型对输入多维度观测变量进行处理后,只负责分出几个类别,而并不会定义出每种类别的实际含义。所以我们从图形中做出上述判断。 四、择时策略 我们根据模拟出来隐藏状态,来进行择时。 1.

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机器学习模型容量、欠拟合和过拟合

图中最左侧使用线性回归 来对一个数据集进行拟合,这个模型无法捕捉到数据集中曲率信息,有欠拟合(Underfitting)可能。...中间图增加了一个二次项,用 来拟合,相当于增加了一维特征,我们对特征补充得越多,拟合效果就越好。不过,增加太多特征也会造成不良后果,最右边图就是使用了五次多项式 来进行拟合。...最后这个模型可以精确地拟合每个点,但是它并没有诠释数据曲率趋势,这时发生了过拟合(Overfitting)。或者说,中间那个模型泛化能力较好,左右两侧模型泛化能力一般。...机器学习领域一大挑战就是如何处理欠拟合和过拟合问题。我们必须考虑: 降低模型在训练集上误差。 缩小训练集误差和测试集误差之间差距。...通过调整模型容量(Capacity),我们可以控制模型是否偏向于过拟合或欠拟合模型容量是指其拟合各种函数能力,容量低模型很难拟合训练集,容量高模型可能会过拟合

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教程 | 如何判断LSTM模型拟合与欠拟合

也许你会得到一个不错模型技术得分,但了解模型是较好拟合,还是欠拟合/过拟合,以及模型在不同配置条件下能否实现更好性能是非常重要。...在本教程中,你将发现如何诊断 LSTM 模型在序列预测问题上拟合度。完成教程之后,你将了解: 如何收集 LSTM 模型训练历史并为其画图。 如何判别一个欠拟合、较好拟合和过拟合模型。...诊断图 LSTM 模型训练历史可用于诊断模型行为。...良好拟合实例 良好拟合模型就是模型性能在训练集和验证集上都比较好。 这可以通过训练损失和验证损失都下降并且稳定在同一个点进行诊断。 下面的小例子描述就是一个良好拟合 LSTM 模型。...具体而言,你学到了: 如何收集 LSTM 模型训练历史并为其画图。 如何判别一个欠拟合、良好拟合和过拟合模型。 如何通过平均多次模型运行来开发更鲁棒诊断方法。 ?

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防止模型拟合方法汇总

在算法中使用正则化目的是防止模型出现过拟合。一提到正则化,很多同学可能马上会想到常用L1范数和L2范数,在汇总之前,我们先看下LP范数是什么?...以L2范数作为正则项可以得到稠密解,即每个特征对应参数ww都很小,接近于0但是不为0;此外,L2范数作为正则化项,可以防止模型为了迎合训练集而过于复杂造成过拟合情况,从而提高模型泛化能力。...Dropout可以实例化表示为下图: 我们可以从两个方面去直观地理解Dropout正则化效果: 在Dropout每一轮训练过程中随机丢失神经元操作相当于多个DNNs进行取平均,因此用于预测时具有...Batch Normalization 批规范化(Batch Normalization)严格意义上讲属于归一化手段,主要用于加速网络收敛,但也具有一定程度正则化效果。...提升模型精度:归一化后,不同维度之间特征在数值上有一定比较性,可以大大提高分类器准确性。 加速模型收敛:标准化后,最优解寻优过程明显会变得平缓,更容易正确收敛到最优解。

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防止模型拟合方法汇总

NewBeeNLP·干货 作者:Poll 其实正则化本质很简单,就是对某一问题加以先验限制或约束以达到某种特定目的一种手段或操作。在算法中使用正则化目的是防止模型出现过拟合。...以L2范数作为正则项可以得到稠密解,即每个特征对应参数ww都很小,接近于0但是不为0;此外,L2范数作为正则化项,可以防止模型为了迎合训练集而过于复杂造成过拟合情况,从而提高模型泛化能力。...Dropout可以实例化表示为下图: 我们可以从两个方面去直观地理解Dropout正则化效果: 在Dropout每一轮训练过程中随机丢失神经元操作相当于多个DNNs进行取平均,因此用于预测时具有...Batch Normalization 批规范化(Batch Normalization)严格意义上讲属于归一化手段,主要用于加速网络收敛,但也具有一定程度正则化效果。...提升模型精度:归一化后,不同维度之间特征在数值上有一定比较性,可以大大提高分类器准确性。 加速模型收敛:标准化后,最优解寻优过程明显会变得平缓,更容易正确收敛到最优解。如下图所示:

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Neural Compressor:用于模型压缩开源 Python

英特尔最近发布了 Neural Compressor,这是一个用于模型压缩开源 Python 包。该库可应用于 CPU 或 GPU 上深度学习部署,以减小模型大小并加快推理速度。...此外它为著名网络压缩技术提供统一用户界面,包括跨各种深度学习框架量化、修剪和知识蒸馏。该工具自动精度驱动调整技术可用于生成最佳量化模型。...此外,它允许知识蒸馏,以便可以将来自教师模型知识转移到学生模型中。它实现了几种权重剪枝方法,以使用预定稀疏目标生成剪枝模型。...英特尔神经压缩器通过提供用于量化、自动混合精度和精度感知调整复杂配方来扩展 PyTorch 量化。它接受 PyTorch 模型作为输入,并生成一个理想模型作为响应。...该团队一直致力于通过包含更多压缩公式并融合这些方法来创建理想模型来改进该工具。此外,该团队还征求开源社区意见,并鼓励人们为 Python 包做出贡献。可以在此处访问该库 Github 存储库。

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【实践】HMM模型在贝壳对话系统中应用

HMM模型是比较经典解决序列问题机器学习模型,所以,在DM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中应用进行详细解析。...2.HMM模型简介 2.1 何为HMM模型 隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,HMM)是统计模型,它用来描述一个含有隐含未知参数马尔科夫过程,其目的是从可观察序列结果来确定隐含参数...:转移概率(隐状态到隐状态转移概率) emit_p:发射概率(隐状态到观测状态发射概率) 即HMM模型参数为:π 2.2 HMM模型可以解决什么问题 HMM模型可以解决3种问题: 已知参数(?...:hmmlearn,在python环境下用命令行“pip install hmmlearn”即可完成。...结果分析 分析数据中客户说的话所处状态分布为: ? 将保存下来模型分别用于优秀经纪人和一般经纪人对话中客户说话状态预测,分析相同状态下,优秀经纪人和一般经纪人给出动作差异。

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sars:拟合SAR模型最新工具

之前介绍过拟合种面积关系(species–arearelationship, SAR)工具: R——mmSAR对种面积关系进行拟合 今年3月份又出现了一个更强大工具:sars 近期研究表明只使用单一模型不能很好地拟合所有...因此作者开发了sars: 可以使用线性或非线性回归拟合20个不同模型(mmSAR只有8个模型); 还可以计算多个模型平均曲线; 可用bootstrapping方法得到置信区间。...针对SAR模型不统一情况,目前有两种策略,一是多个模型进行拟合,根据一定标准选出效果最优(如AIC最小)模型;二是多个模型拟合,取平均曲线。但是目前没有R包能实现。...之前两个包: BAT可拟合三种SAR模型:线性、幂律和对数模型。 mmSAR可拟合8种模型,但是相比于目前超过20种模型也不够用。 Sars相比于mmSAR优势在于: 绘图更友好。...将每一个成功拟合模型预测丰度值乘以模型权重(AIC,AICC,BIC等),然后对所有模型结果值求和,单个模型线性组合构建多模型平均曲线。

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机器学习知识总结篇

拟合数学原理与解决方案 最大后验估计MAP 偏差方差二难 4、Python基础1 - Python及其数学库 解释器Python2.7与IDE:Anaconda/Pycharm Python...决策树应用于回归 多标记决策树回归 决策树和随机森林可视化 葡萄酒数据集决策树/随机森林分类 11、提升 提升为什么有效 Adaboost算法 加法模型与指数损失 梯度提升决策树GBDT...LDA LDA开源包使用和过程分析 Metropolis-Hastings算法 MCMC LDA与word2vec比较 23、隐马尔科夫模型HMM 概率计算问题 前向/后向算法 HMM参数学习...Baum-Welch算法详解 Viterbi算法详解 隐马尔科夫模型应用优劣比较 24、HMM实践 动手自己实现HMM用于中文分词 多个语言分词开源包使用和过程分析 文件数据格式UFT-...8、Unicode 停止词和标点符号对分词影响 前向后向算法计算概率溢出解决方案 发现新词和分词效果分析 高斯混合模型HMM GMM-HMM用于股票数据特征提取 原文参考:https:/

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python 线性回归分析模型检验标准–拟合优度详解

建立完回归模型后,还需要验证咱们建立模型是否合适,换句话说,就是咱们建立模型是否真的能代表现有的因变量与自变量关系,这个验证标准一般就选用拟合优度。 拟合优度是指回归方程对观测值拟合程度。...拟合优度问题目前还没有找到统一标准说大于多少就代表模型准确,一般默认大于0.8即可 拟合优度公式:R^2 = 1 – RSS/TSS 注: RSS 离差平方和 ; TSS 总体平方和 理解拟合优度公式前...二、拟合优度 接上一节内容可知,我们拿实际值与期望值离差平方和作为整体变量总变动程度,这个变动程度就是我们建模型目的,我们建立模型就是为了模拟这个变动程度。...回到文章开头拟合优度公式:R^2 = 1 – RSS/TSS 。是不是很好理解了! 假设R^2 = 0.8,意味着咱们建立模型拥有的变动程度能模拟80%总变动程度,剩下20%为未知变动。...以上这篇python 线性回归分析模型检验标准–拟合优度详解就是小编分享给大家全部内容了,希望能给大家一个参考。

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详解隐马尔可夫模型(HMM)中维特比算法

隐马尔可夫模型与序列标注 4.1 序列标注问题 4.2 隐马尔可夫模型 4.3 隐马尔可夫模型训练 4.4 **隐马尔可夫模型预测** 4.5 隐马尔可夫模型用于中文分词 4.6 性能评测 4.7...4.2 隐马尔可夫模型 隐马尔可夫模型( Hidden Markov Model, HMM)是描述两个时序序列联合分布 p(x,y) 概率模型: x 序列外界可见(外界指的是观测者),称为观测序列(obsevation...4.5 隐马尔可夫模型用于中文分词 HanLP 已经实现了基于隐马尔可夫模型中文分词器 HMMSegmenter,并且实现了训练接口。...这说明增加隐马尔可夫模型阶数并不能提高分词器准确率,单靠提高转移概率矩阵复杂度并不能提高模型拟合能力,我们需要从别的方面想办法。...隐马尔可夫模型基本问题有三个:样本生成、参数估计、序列预测。 然而隐马尔可夫模型用于中文分词效果并不理想,虽然召回了一半 OOV,但综合 F1 甚至低于词典分词。

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拟合和欠拟合:机器学习模型两个重要概念

引言在机器学习模型中,过拟合和欠拟合是两种常见问题。它们在模型训练和预测过程中扮演着重要角色。...这意味着模型没有足够学习能力来捕捉数据中关键特征和模式。过拟合和欠拟合影响与危害过拟合和欠拟合都会对机器学习模型性能产生负面影响。...过拟合会导致模型在测试数据上性能下降,使得模型无法泛化到实际应用场景。欠拟合则会使模型在训练数据上和测试数据上性能都较差,无法准确预测新数据标签或类别。...过拟合和欠拟合原因与解决方法过拟合和欠拟合原因各不相同,但都与模型复杂度和训练数据量有关。过拟合通常由于模型复杂度过高,导致在训练数据上过度拟合,无法泛化到测试数据。...另一方面,随着深度学习等新型算法不断发展,如何将其应用于解决过拟合和欠拟合问题也将成为研究重要方向。

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HMM模型在量化交易中应用(R语言版)

函数形式:X(t+1) = f( X(t) ) HMM由来 物理信号是时变,参数也是时变,一些物理过程在一段时间内是可以用线性模型来描述,将这些线性模型在时间上连接,形成了Markov链。...既解决了短时信号描述,又解决了时变模型转变问题。 RHmm包介绍 应用(训练样本是2007-2009年) 黑HMM模型收益,红是基准。...而且前面几年都一直亏损状态,后面回本靠是2013年底开始一波牛市。 观众:老王你(模型)不行啊! 老王:heng!!! 男人不能说‘不行’ ! 那么问题来了,如何改进HMM模型?...更一般来说一个模型如何改进?(一个模型包括:输入、样本筛选/过滤、拟合参数、拟合函数、模型参数、目标函数等等等等。这么多东西需要测试, oh my god!) 改进 这里还是只讲HMM模型吧!...(同时使用50个HMM模型) 先看看数据: 红圈内数字表示2010-01-12,有4个HMM投票给600005。 这样就可以使用了2种方案。

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大白话解释模型产生过拟合原因!

拟合概念? 首先我们来解释一下过拟合概念? 过拟合就是训练出来模型在训练集上表现很好,但是在测试集上表现较差一种现象!下图给出例子: ?...我们将上图第三个模型解释为出现了过拟合现象,过度拟合了训练数据,而没有考虑到泛化能力。在训练集上准确率和在开发集上准确率画在一个图上如下: ?...从图中我们能够看出,模型在训练集上表现很好,但是在交叉验证集上表现先好后差。这也正是过拟合特征! 2....模型出现过拟合现象原因 发生过拟合主要原因可以有以下三点: (1)数据有噪声 (2)训练数据不足,有限训练数据 (3)训练模型过度导致模型非常复杂 下面我将分别解释这三种情况(这里按自己理解解释...这点和第一点俩点原因结合起来其实非常好理解,当我们在训练数据训练时候,如果训练过度,导致完全拟合了训练数据的话,得到模型不一定是可靠

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大白话解释模型产生过拟合原因!

一、过拟合概念? 首先我们来解释一下过拟合概念? 过拟合就是训练出来模型在训练集上表现很好,但是在测试集上表现较差一种现象!下图给出例子: ?...我们将上图第三个模型解释为出现了过拟合现象,过度拟合了训练数据,而没有考虑到泛化能力。在训练集上准确率和在开发集上准确率画在一个图上如下: ?...从图中我们能够看出,模型在训练集上表现很好,但是在交叉验证集上表现先好后差。这也正是过拟合特征!...二、模型出现过拟合现象原因 发生过拟合主要原因可以有以下三点: ● 数据有噪声 ● 训练数据不足,有限训练数据 ● 训练模型过度导致模型非常复杂 下面我将分别解释这三种情况(这里按自己理解解释,...这点和第一点俩点原因结合起来其实非常好理解,当我们在训练数据训练时候,如果训练过度,导致完全拟合了训练数据的话,得到模型不一定是可靠

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使用R语言进行机制检测隐马尔可夫模型HMM

在概述了模拟数据过程之后,将隐马尔可夫模型用于美国股票数据,以确定基本机制。 市场体制 将隐马尔可夫模型用于状态检测是棘手,因为该问题实际上是无监督学习一种形式。...: 在模型拟合之后,可以绘制处于特定状态后验概率。...财务数据 在本节中,将执行两个单独建模任务。第一种将使HMM具有两个机制状态以拟合S&P500收益率,而第二个将利用三个状态。比较两个模型之间结果。...使用quantmod库下载: 绘制gspcRets时间序列显示2008和2011时期: plot(gspcRets) [ 使用EM算法拟合隐马尔可夫模型。...2015年,市场再次变得更加混乱,这反映在HMM机制之间切换增加。 数据长度使后验概率图难以解释。

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基于Amos路径分析模型拟合参数详解

其中,卡方表示整体模型变量相关关系矩阵与实际情况中相关关系矩阵拟合度。...因此,可以用卡方自由度比这一参数作为衡量整体模型拟合指标:若其值处于1至3之间,表示模型拟合度可以接受。...其大于0.9时认为模型拟合程度可以接受。 6 ECVI   综上可知,结构方程模型对应模型拟合指标参数很多多。...其数值越小,表明模型内不同样本间一致性越高,说明这一模型具有预测效度,即模型可以用于不同样本。...AIC(Akaike Information Criterion),即赤池信息准则,其将待估计变量个数考虑进假设模型拟合度中,从而比较两个具有不同潜在变量数量模型拟合优度。

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基于Amos路径分析模型拟合参数详解

其中,卡方表示整体模型变量相关关系矩阵与实际情况中相关关系矩阵拟合度。...因此,可以用卡方自由度比这一参数作为衡量整体模型拟合指标:若其值处于1至3之间,表示模型拟合度可以接受。...其大于0.9时认为模型拟合程度可以接受。 6 ECVI   综上可知,结构方程模型对应模型拟合指标参数很多多。...其数值越小,表明模型内不同样本间一致性越高,说明这一模型具有预测效度,即模型可以用于不同样本。...AIC(Akaike Information Criterion),即赤池信息准则,其将待估计变量个数考虑进假设模型拟合度中,从而比较两个具有不同潜在变量数量模型拟合优度。

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