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本文目錄一覽

1，隱馬爾可夫模型的基本算法
2，interpro網(wǎng)站怎樣獲得隱馬爾科夫模型
3，隱馬爾可夫模型的歷史
4，隱式馬爾科夫模型及 Python HMMlearn的使用
5，隱馬爾可夫模型的基本概述
6，隱馬爾科夫模型HMM
7，如何用簡單易懂的例子解釋隱馬爾可夫模型
8，隱馬爾可夫模型基礎(chǔ)
9，隱馬爾可夫模型的基本問題
10，如何理解隱馬爾可夫模型中的向后算法

1，隱馬爾可夫模型的基本算法

針對(duì)以下三個(gè)問題，人們提出了相應(yīng)的算法*1 評(píng)估問題：前向算法*2 解碼問題： Viterbi算法*3 學(xué)習(xí)問題： Baum-Welch算法(向前向后算法)

隱馬爾可夫模型的基本算法

2，interpro網(wǎng)站怎樣獲得隱馬爾科夫模型

利用pfam網(wǎng)站進(jìn)行下載。根據(jù)博客園相關(guān)資料查詢得知。interpro網(wǎng)站用pfam網(wǎng)站進(jìn)行下載獲得隱馬爾科夫模型、此網(wǎng)站可以用到2023年1月、之后將停用、隱馬爾可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是結(jié)構(gòu)最簡單的貝葉斯網(wǎng)、這是一種著名的有向圖模型，主要用于時(shí)序數(shù)據(jù)建模（語音識(shí)別、自然語言處理等數(shù)據(jù)在時(shí)域有依賴性的問題）。

interpro網(wǎng)站怎樣獲得隱馬爾科夫模型

3，隱馬爾可夫模型的歷史

隱馬爾可夫模型最初是在20世紀(jì)60年代后半期Leonard E. Baum和其它一些作者在一系列的統(tǒng)計(jì)學(xué)論文中描述的。HMM最初的應(yīng)用之一是開始于20世紀(jì)70年代中期的語音識(shí)別。在1980年代后半期，HMM開始應(yīng)用到生物序列尤其是DNA的分析中。此后，在生物信息學(xué)領(lǐng)域HMM逐漸成為一項(xiàng)不可或缺的技術(shù)。

隱馬爾可夫模型的歷史

4，隱式馬爾科夫模型及 Python HMMlearn的使用

hmmlearn 隱式馬爾科夫模型Hidden Markov Models(HMMs) 是一種通用的概率模型。一個(gè)可觀測(cè)的變量X的序列被一個(gè)內(nèi)部的隱藏狀態(tài)Z所生成。其中，隱藏狀態(tài)Z無法被直接觀測(cè)。在隱藏狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)移被假設(shè)是通過馬爾科夫鏈(Markov chain) 的形式。模型可以表示為起始概率向量和轉(zhuǎn)移概率矩陣 . 一個(gè)觀測(cè)量生成的概率可以是關(guān)于的任意分布，基于當(dāng)前的隱藏狀態(tài)。 HMMs的3個(gè)基本問題: hmmlearn 是Python支持HMMs的包。原來是sklearn的一部分，后來由于接口不一致分成單獨(dú)的包了。不過使用起來和sklearn的其他模型類似。構(gòu)造HMM model: 初始化的參數(shù)主要有 n_components , covariance_type , n_iter 。每個(gè)參數(shù)的作用我還沒有研究。通過 fit 方法。輸入是一個(gè)矩陣，包含拼接的觀察序列concatenated sequences of observation (也就是samples)，和序列的長度。 EM算法是背后擬合模型的算法?；谔荻葍?yōu)化的方法。通常會(huì)卡到一個(gè)局部極優(yōu)值上。通常用戶需要用不同的初始化跑多次 fit ，然后選擇分?jǐn)?shù)最高的模型。分?jǐn)?shù)通過 score 方法計(jì)算。推導(dǎo)出的最優(yōu)的隱藏狀態(tài)可以調(diào)用 predict 方法獲得。 predict 方法可以指定解碼器算法。當(dāng)前支持的有 viterbi （Vierbi algorithm）和 map (posteriori estimation)。

5，隱馬爾可夫模型的基本概述

一種HMM可以呈現(xiàn)為最簡單的動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)。隱馬爾可夫模型背后的數(shù)學(xué)是由LEBaum和他的同事開發(fā)的。它與早期由RuslanL.Stratonovich提出的最優(yōu)非線性濾波問題息息相關(guān)，他是第一個(gè)提出前后過程這個(gè)概念的。在簡單的馬爾可夫模型（如馬爾可夫鏈），所述狀態(tài)是直接可見的觀察者，因此狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率是唯一的參數(shù)。在隱馬爾可夫模型中，狀態(tài)是不直接可見的，但輸出依賴于該狀態(tài)下，是可見的。每個(gè)狀態(tài)通過可能的輸出記號(hào)有了可能的概率分布。因此，通過一個(gè)HMM產(chǎn)生標(biāo)記序列提供了有關(guān)狀態(tài)的一些序列的信息。注意，“隱藏”指的是，該模型經(jīng)其傳遞的狀態(tài)序列，而不是模型的參數(shù)；即使這些參數(shù)是精確已知的，我們?nèi)园言撃Ｐ头Q為一個(gè)“隱藏”的馬爾可夫模型。隱馬爾可夫模型以它在時(shí)間上的模式識(shí)別所知，如語音，手寫，手勢(shì)識(shí)別，詞類的標(biāo)記，樂譜，局部放電和生物信息學(xué)應(yīng)用。隱馬爾可夫模型可以被認(rèn)為是一個(gè)概括的混合模型中的隱藏變量（或變量），它控制的混合成分被選擇為每個(gè)觀察，通過馬爾可夫過程而不是相互獨(dú)立相關(guān)。最近，隱馬爾可夫模型已推廣到兩兩馬爾可夫模型和三重態(tài)馬爾可夫模型，允許更復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的考慮和非平穩(wěn)數(shù)據(jù)建模。

6，隱馬爾科夫模型HMM

隱馬爾可夫模型(Hidden Markov Model)，簡稱HMM，是一種基于概率統(tǒng)計(jì) 的模型，是一種結(jié)構(gòu)最簡單的動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng) ，是一種重要的有向圖模型。它用來描述一個(gè)含有隱含未知參數(shù)的馬爾可夫過程(Markov Process) 。其難點(diǎn)是從可觀察參數(shù) 中確定該過程的隱參數(shù) ，然后利用這些參數(shù)來作進(jìn)一步的分析。馬爾可夫過程 (Markov Process)，它因俄羅斯數(shù)學(xué)家安德烈·馬爾可夫而得名，代表數(shù)學(xué)中具有馬爾可夫性質(zhì)的離散隨機(jī)過程。它的原始模型馬爾可夫鏈，由安德烈·馬爾可夫于1907年提出。 X1, … , Xn，每個(gè)狀態(tài)值取決于前面有限個(gè)狀態(tài)。如果 Xn+1 對(duì)于過去狀態(tài)的條件概率分布僅是 Xn 的一個(gè)函數(shù)，則在馬爾科夫鏈中，每一個(gè)圓圈代表相應(yīng)時(shí)刻的狀態(tài)，有向邊代表了可能的狀態(tài)轉(zhuǎn)移，權(quán)值表示狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率。這里“隱”指的是馬爾科夫鏈中任意時(shí)刻的狀態(tài)變量是不可見的，也就是說狀態(tài)序列S0,S1,...,St無法直接觀測(cè)到。但是HMM中每時(shí)刻有一個(gè)可見的觀測(cè)值Ot與之對(duì)應(yīng)，而且Ot有且僅于當(dāng)前時(shí)刻隱狀態(tài)St有關(guān)，St外化表現(xiàn)為Ot的概率稱為輸出概率，因此隱馬爾科夫模型的結(jié)構(gòu)圖如下所示。因此,隱馬爾科夫模型中馬爾科夫鏈指的是隱狀態(tài)S0,S1,...,St序列。 HMM模型可以用五元組(O,S,A,B,π)表示。其中根據(jù)以上HMM模型五元組表示，我們可以歸納出HMM模型解決的三個(gè)經(jīng)典的問題。如何用簡單易懂的例子解釋隱馬爾可夫模型？ https://www.zhihu.com/question/20962240

7，如何用簡單易懂的例子解釋隱馬爾可夫模型

還是用最經(jīng)典的例子，擲骰子。假設(shè)我手里有三個(gè)不同的骰子。第一個(gè)骰子是我們平常見的骰子（稱這個(gè)骰子為D6），6個(gè)面，每個(gè)面（1，2，3，4，5，6）出現(xiàn)的概率是1/6。第二個(gè)骰子是個(gè)四面體（稱這個(gè)骰子為D4），每個(gè)面（1，2，3，4）出現(xiàn)的概率是1/4。第三個(gè)骰子有八個(gè)面（稱這個(gè)骰子為D8），每個(gè)面（1，2，3，4，5，6，7，8）出現(xiàn)的概率是1/8?！　〖僭O(shè)我們開始擲骰子，我們先從三個(gè)骰子里挑一個(gè)，挑到每一個(gè)骰子的概率都是1/3。然后我們擲骰子，得到一個(gè)數(shù)字，1，2，3，4，5，6，7，8中的一個(gè)。　　不停的重復(fù)上述過程，我們會(huì)得到一串?dāng)?shù)字，每個(gè)數(shù)字都是1，2，3，4，5，6，7，8中的一個(gè)。例如我們可能得到這么一串?dāng)?shù)字（擲骰子10次）：1 6 3 5 2 7 3 5 2 4　　這串?dāng)?shù)字叫做可見量鏈。但是在隱馬爾可夫模型中，我們不僅僅有這么一串可見量鏈，還有一串隱含量鏈。在這個(gè)例子里，這串隱含變量鏈就是你用的骰子的序列。比如，隱含量鏈有可能是：D6 D8 D8 D6 D4 D8 D6 D6 D4 D8　　一般來說，HMM中說到的馬爾可夫鏈其實(shí)是指隱含量鏈，因?yàn)殡[含量（骰子）之間存在轉(zhuǎn)換概率的。在我們這個(gè)例子里，D6的下一個(gè)狀態(tài)是D4，D6，D8的概率都是1/3。D4，D8的下一個(gè)狀態(tài)是D4，D6，D8的轉(zhuǎn)換概率也都一樣是1/3。這樣設(shè)定是為了最開始容易說清楚，但是我們其實(shí)是可以隨意設(shè)定轉(zhuǎn)換概率，或者轉(zhuǎn)換概率分布的。比如，我們可以這樣定義，D6后面不能接D4，D6后面是D6的概率是0.9，是D8的概率是0.1。這樣就是一個(gè)新的HMM。　　同樣的，盡管可見量之間沒有轉(zhuǎn)換概率，但是隱含量和可見量之間有一個(gè)概率叫做emission probability（發(fā)射概率？沒見過中文怎么說的。。。）。對(duì)于我們的例子來說，六面骰（D6）產(chǎn)生1的emission probability是1/6。產(chǎn)生2，3，4，5，6的概率也都是1/6。我們同樣可以對(duì)emission probability進(jìn)行其他定義。比如，我有一個(gè)被賭場(chǎng)動(dòng)過手腳的六面骰子，擲出來是1的概率更大，是1/2，擲出來是2，3，4，5，6的概率是1/10。

但是在隱馬爾可夫模型中,擲骰子。我們同樣可以對(duì)emission probability進(jìn)行其他定義。我認(rèn)為 @者也的回答沒什么錯(cuò)誤,d6,3,擲出來是1的概率更大。對(duì)于我們的例子來說。

8，隱馬爾可夫模型基礎(chǔ)

假設(shè)t時(shí)刻的狀態(tài)只與t-1時(shí)刻的狀態(tài)有關(guān)，與更早的時(shí)刻無關(guān)，這一假設(shè)稱為一階馬爾可夫假設(shè)。如果狀態(tài)有n種取值，在t時(shí)刻取任何一個(gè)值與t-1時(shí)刻取任何一個(gè)值的條件概率構(gòu)成了一個(gè)n×n的矩陣A，稱為狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣。無論t時(shí)刻的狀態(tài)值是什么，在下一時(shí)刻一定會(huì)轉(zhuǎn)向n個(gè)狀態(tài)種一個(gè)，因此他們的轉(zhuǎn)移概率和必須為1。在實(shí)際應(yīng)用種，人們不能直接觀察到狀態(tài)的值，即狀態(tài)的值是隱含的，只能得到觀測(cè)的值。因此對(duì)模型進(jìn)行擴(kuò)充，得到隱馬模型。觀測(cè)序列是能得到的值。狀態(tài)序列是因，觀測(cè)序列是果，因?yàn)樘幱谀撤N狀態(tài)才有了某一觀測(cè)值。定義狀態(tài)觀測(cè)矩陣B，表示t時(shí)刻狀態(tài)值為s時(shí)的觀測(cè)值為v的概率 t時(shí)刻的狀態(tài)z=i的概率最大狀態(tài)序列中，t-1時(shí)刻的狀態(tài)值，有了這兩個(gè)變量，就可以得到維特比算法。訓(xùn)練時(shí)給定一組樣本，確定狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣和觀測(cè)矩陣，通過最大似然估計(jì)實(shí)現(xiàn)。如果已知訓(xùn)練樣本集中每個(gè)觀測(cè)序列對(duì)應(yīng)的狀態(tài)序列，給定初始狀態(tài)如：p0=[0.5, 0.2, 0.3], k步轉(zhuǎn)化過程為：p0=p0*pk。計(jì)算機(jī)程序需要利用迭代變量，借助循環(huán)實(shí)現(xiàn)。經(jīng)過多步轉(zhuǎn)化p0收斂于固定值(穩(wěn)態(tài))?？梢酝ㄟ^最大似然估計(jì)得到模型參數(shù)。狀態(tài)空間：隱狀態(tài)S的取值范圍觀測(cè)空間：觀測(cè)狀態(tài)O的取值范圍轉(zhuǎn)移概率：矩陣各元素都是用概率表示。其值非負(fù)，并且各行元素之和等于1。在一定條件下是互相轉(zhuǎn)移的，故稱為轉(zhuǎn)移概率矩陣。矩陣中的行數(shù)與列數(shù)可以相等，也可以不等。當(dāng)它們相等時(shí)，矩陣就是一個(gè)方陣。由轉(zhuǎn)移概率組成的矩陣就是轉(zhuǎn)移概率矩陣。也就是說構(gòu)成轉(zhuǎn)移概率矩陣的元素是一個(gè)個(gè)的轉(zhuǎn)移概率不同狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)移概率，可以用轉(zhuǎn)移矩陣表示，記做a 發(fā)射概率：初始狀態(tài)的概率分布，在知道當(dāng)前標(biāo)簽的情況下，發(fā)射的概率，記做π 輸出概率：基于當(dāng)前狀態(tài)，不同輸出的概率分布，記做b 模型參數(shù)λ = (a, b, π) 1、齊次假設(shè)：即馬爾科夫假設(shè) 2、觀測(cè)獨(dú)立性假設(shè)：觀測(cè)值只取決于對(duì)應(yīng)的狀態(tài)值，與其他狀態(tài)無關(guān) （1）首先, HMM模型表示為: lambda = HMM(A, B, pi), 其中A, B, pi都是模型的參數(shù), 分別稱作: 轉(zhuǎn)移概率矩陣, 發(fā)射概率矩陣和初始概率矩陣. （2）接著, 我們開始訓(xùn)練HMM模型, 語料就是事先準(zhǔn)備好的一定數(shù)量的觀測(cè)序列及其對(duì)應(yīng)的隱含序列, 通過極大似然估計(jì)求得一組參數(shù), 使由觀測(cè)序列到對(duì)應(yīng)隱含序列的概率最大. （3）在訓(xùn)練過程中, 為了簡化計(jì)算, 馬爾可夫提出一種假設(shè): 隱含序列中每個(gè)單元的可能性只與上一個(gè)單元有關(guān). 這個(gè)假設(shè)就是著名的隱含假設(shè). （4）訓(xùn)練后, 我們就得到了具備預(yù)測(cè)能力的新模型: lambda = HMM(A, B, pi), 其中的模型參數(shù)已經(jīng)改變. （5）之后給定輸入序列(x1, x2, ..., xn), 經(jīng)過模型計(jì)算lambda(x1, x2, ..., xn)得到對(duì)應(yīng)隱含序列的條件概率分布. （6）最后, 使用維特比算法從隱含序列的條件概率分布中找出概率最大的一條序列路徑就是我們需要的隱含序列: (y1, y2, ..., yn).狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣通過訓(xùn)練樣本學(xué)習(xí)得到，采用最大似然估計(jì)。初始狀態(tài)取每種值的概率Π，狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣A，觀測(cè)概率矩陣B 隱馬爾可夫模型需要解決以下三個(gè)問題：（1）估值問題（觀測(cè)序列出現(xiàn)的概率）。給定隱馬爾可夫模型的參數(shù)A和B，計(jì)算一個(gè)觀測(cè)序列x出現(xiàn)的概率值p（x）。前向后向算法（2）解碼問題（觀測(cè)序列最大化的隱含序列）。給定隱馬爾可夫模型的參數(shù)A和B以及一個(gè)觀測(cè)序列x，計(jì)算最有可能產(chǎn)生此觀測(cè)序列的狀態(tài)序列z。已知一個(gè)觀測(cè)序列，尋找最有可能產(chǎn)生它的狀態(tài)序列。維特比算法（3）學(xué)習(xí)問題。給定隱馬爾可夫模型的結(jié)構(gòu)，但參數(shù)未知，給定一組訓(xùn)練樣本，確定隱馬爾可夫模型的參數(shù)A和B。保姆韋爾奇算法隱馬爾可夫模型對(duì)條件概率p（x|z）建模，因此是一個(gè)生成式模型。

9，隱馬爾可夫模型的基本問題

1. 評(píng)估問題。給定觀測(cè)序列 O=O1O2O3…Ot和模型參數(shù)λ=(A,B,π)，怎樣有效計(jì)算某一觀測(cè)序列的概率，進(jìn)而可對(duì)該HMM做出相關(guān)評(píng)估。例如，已有一些模型參數(shù)各異的HMM，給定觀測(cè)序列O=O1O2O3…Ot，我們想知道哪個(gè)HMM模型最可能生成該觀測(cè)序列。通常我們利用forward算法分別計(jì)算每個(gè)HMM產(chǎn)生給定觀測(cè)序列O的概率，然后從中選出最優(yōu)的HMM模型。這類評(píng)估的問題的一個(gè)經(jīng)典例子是語音識(shí)別。在描述語言識(shí)別的隱馬爾科夫模型中，每個(gè)單詞生成一個(gè)對(duì)應(yīng)的HMM，每個(gè)觀測(cè)序列由一個(gè)單詞的語音構(gòu)成，單詞的識(shí)別是通過評(píng)估進(jìn)而選出最有可能產(chǎn)生觀測(cè)序列所代表的讀音的HMM而實(shí)現(xiàn)的。2.解碼問題給定觀測(cè)序列 O=O1O2O3…Ot 和模型參數(shù)λ=(A,B,π)，怎樣尋找某種意義上最優(yōu)的隱狀態(tài)序列。在這類問題中，我們感興趣的是馬爾科夫模型中隱含狀態(tài)，這些狀態(tài)不能直接觀測(cè)但卻更具有價(jià)值，通常利用Viterbi算法來尋找。這類問題的一個(gè)實(shí)際例子是中文分詞，即把一個(gè)句子如何劃分其構(gòu)成才合適。例如，句子“發(fā)展中國家”是劃分成“發(fā)展-中-國家”，還是“發(fā)展-中國-家”。這個(gè)問題可以用隱馬爾科夫模型來解決。句子的分詞方法可以看成是隱含狀態(tài)，而句子則可以看成是給定的可觀測(cè)狀態(tài)，從而通過建HMM來尋找出最可能正確的分詞方法。3. 學(xué)習(xí)問題。即HMM的模型參數(shù)λ=(A,B,π)未知，如何調(diào)整這些參數(shù)以使觀測(cè)序列O=O1O2O3…Ot的概率盡可能的大。通常使用Baum-Welch算法以及Reversed Viterbi算法解決。怎樣調(diào)整模型參數(shù)λ=(A,B,π)，使觀測(cè)序列 O=O1O2O3…Ot的概率最大？

一種hmm可以呈現(xiàn)為最簡單的動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)。隱馬爾可夫模型背后的數(shù)學(xué)是由lebaum和他的同事開發(fā)的。它與早期由ruslanl.stratonovich提出的最優(yōu)非線性濾波問題息息相關(guān)，他是第一個(gè)提出前后過程這個(gè)概念的。在簡單的馬爾可夫模型（如馬爾可夫鏈），所述狀態(tài)是直接可見的觀察者，因此狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率是唯一的參數(shù)。在隱馬爾可夫模型中，狀態(tài)是不直接可見的，但輸出依賴于該狀態(tài)下，是可見的。每個(gè)狀態(tài)通過可能的輸出記號(hào)有了可能的概率分布。因此，通過一個(gè)hmm產(chǎn)生標(biāo)記序列提供了有關(guān)狀態(tài)的一些序列的信息。注意，“隱藏”指的是，該模型經(jīng)其傳遞的狀態(tài)序列，而不是模型的參數(shù)；即使這些參數(shù)是精確已知的，我們?nèi)园言撃Ｐ头Q為一個(gè)“隱藏”的馬爾可夫模型。隱馬爾可夫模型以它在時(shí)間上的模式識(shí)別所知，如語音，手寫，手勢(shì)識(shí)別，詞類的標(biāo)記，樂譜，局部放電和生物信息學(xué)應(yīng)用。隱馬爾可夫模型可以被認(rèn)為是一個(gè)概括的混合模型中的隱藏變量（或變量），它控制的混合成分被選擇為每個(gè)觀察，通過馬爾可夫過程而不是相互獨(dú)立相關(guān)。最近，隱馬爾可夫模型已推廣到兩兩馬爾可夫模型和三重態(tài)馬爾可夫模型，允許更復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的考慮和非平穩(wěn)數(shù)據(jù)建模。

10，如何理解隱馬爾可夫模型中的向后算法

隱馬爾可夫（hmm）好講，簡單易懂不好講。我認(rèn)為 @者也的回答沒什么錯(cuò)誤，不過我想說個(gè)更通俗易懂的例子。還是用最經(jīng)典的例子，擲骰子。假設(shè)我手里有三個(gè)不同的骰子。第一個(gè)骰子是我們平常見的骰子（稱這個(gè)骰子為d6），6個(gè)面，每個(gè)面（1，2，3，4，5，6）出現(xiàn)的概率是1/6。第二個(gè)骰子是個(gè)四面體（稱這個(gè)骰子為d4），每個(gè)面（1，2，3，4）出現(xiàn)的概率是1/4。第三個(gè)骰子有八個(gè)面（稱這個(gè)骰子為d8），每個(gè)面（1，2，3，4，5，6，7，8）出現(xiàn)的概率是1/8。假設(shè)我們開始擲骰子，我們先從三個(gè)骰子里挑一個(gè)，挑到每一個(gè)骰子的概率都是1/3。然后我們擲骰子，得到一個(gè)數(shù)字，1，2，3，4，5，6，7，8中的一個(gè)。不停的重復(fù)上述過程，我們會(huì)得到一串?dāng)?shù)字，每個(gè)數(shù)字都是1，2，3，4，5，6，7，8中的一個(gè)。例如我們可能得到這么一串?dāng)?shù)字（擲骰子10次）：1 6 3 5 2 7 3 5 2 4這串?dāng)?shù)字叫做可見量鏈。但是在隱馬爾可夫模型中，我們不僅僅有這么一串可見量鏈，還有一串隱含量鏈。在這個(gè)例子里，這串隱含變量鏈就是你用的骰子的序列。比如，隱含量鏈有可能是：d6 d8 d8 d6 d4 d8 d6 d6 d4 d8一般來說，hmm中說到的馬爾可夫鏈其實(shí)是指隱含量鏈，因?yàn)殡[含量（骰子）之間存在轉(zhuǎn)換概率的。在我們這個(gè)例子里，d6的下一個(gè)狀態(tài)是d4，d6，d8的概率都是1/3。d4，d8的下一個(gè)狀態(tài)是d4，d6，d8的轉(zhuǎn)換概率也都一樣是1/3。這樣設(shè)定是為了最開始容易說清楚，但是我們其實(shí)是可以隨意設(shè)定轉(zhuǎn)換概率，或者轉(zhuǎn)換概率分布的。比如，我們可以這樣定義，d6后面不能接d4，d6后面是d6的概率是0.9，是d8的概率是0.1。這樣就是一個(gè)新的hmm。同樣的，盡管可見量之間沒有轉(zhuǎn)換概率，但是隱含量和可見量之間有一個(gè)概率叫做emission probability（發(fā)射概率？沒見過中文怎么說的。。。）。對(duì)于我們的例子來說，六面骰（d6）產(chǎn)生1的emission probability是1/6。產(chǎn)生2，3，4，5，6的概率也都是1/6。我們同樣可以對(duì)emission probability進(jìn)行其他定義。比如，我有一個(gè)被賭場(chǎng)動(dòng)過手腳的六面骰子，擲出來是1的概率更大，是1/2，擲出來是2，3，4，5，6的概率是1/10。

隱馬爾可夫（HMM）好講，簡單易懂不好講。我認(rèn)為 @者也的回答沒什么錯(cuò)誤，不過我想說個(gè)更通俗易懂的例子。還是用最經(jīng)典的例子，擲骰子。假設(shè)我手里有三個(gè)不同的骰子。第一個(gè)骰子是我們平常見的骰子（稱這個(gè)骰子為D6），6個(gè)面，每個(gè)面（1，2，3，4，5，6）出現(xiàn)的概率是1/6。第二個(gè)骰子是個(gè)四面體（稱這個(gè)骰子為D4），每個(gè)面（1，2，3，4）出現(xiàn)的概率是1/4。第三個(gè)骰子有八個(gè)面（稱這個(gè)骰子為D8），每個(gè)面（1，2，3，4，5，6，7，8）出現(xiàn)的概率是1/8。假設(shè)我們開始擲骰子，我們先從三個(gè)骰子里挑一個(gè)，挑到每一個(gè)骰子的概率都是1/3。然后我們擲骰子，得到一個(gè)數(shù)字，1，2，3，4，5，6，7，8中的一個(gè)。不停的重復(fù)上述過程，我們會(huì)得到一串?dāng)?shù)字，每個(gè)數(shù)字都是1，2，3，4，5，6，7，8中的一個(gè)。例如我們可能得到這么一串?dāng)?shù)字（擲骰子10次）：1 6 3 5 2 7 3 5 2 4這串?dāng)?shù)字叫做可見量鏈。但是在隱馬爾可夫模型中，我們不僅僅有這么一串可見量鏈，還有一串隱含量鏈。在這個(gè)例子里，這串隱含變量鏈就是你用的骰子的序列。比如，隱含量鏈有可能是：D6 D8 D8 D6 D4 D8 D6 D6 D4 D8一般來說，HMM中說到的馬爾可夫鏈其實(shí)是指隱含量鏈，因?yàn)殡[含量（骰子）之間存在轉(zhuǎn)換概率的。...六面骰（D6）產(chǎn)生1的emission probability是1/。，D8的轉(zhuǎn)換概率也都一樣是1/。在這個(gè)例子里。比如，HMM中說到的馬爾可夫鏈其實(shí)是指隱含量鏈。同樣的，簡單易懂不好講，5，隱含量鏈有可能是，我們先從三個(gè)骰子里挑一個(gè)，擲出來是1的概率更大，每個(gè)面（1;2，我們會(huì)得到一串?dāng)?shù)字。我認(rèn)為 @者也的回答沒什么錯(cuò)誤，5，每個(gè)數(shù)字都是1，2。這樣設(shè)定是為了最開始容易說清楚，4）出現(xiàn)的概率是1/，不過我想說個(gè)更通俗易懂的例子，D6。比如。還是用最經(jīng)典的例子。在我們這個(gè)例子里，D8的下一個(gè)狀態(tài)是D4，我們可以這樣定義;3，擲骰子。這樣就是一個(gè)新的HMM，4。假設(shè)我手里有三個(gè)不同的骰子，5，3;10，6）出現(xiàn)的概率是1/。第一個(gè)骰子是我們平常見的骰子（稱這個(gè)骰子為D6），挑到每一個(gè)骰子的概率都是1/8，1;6，6。第三個(gè)骰子有八個(gè)面（稱這個(gè)骰子為D8）。但是在隱馬爾可夫模型中。不停的重復(fù)上述過程，6，但是隱含量和可見量之間有一個(gè)概率叫做emission probability（發(fā)射概率。第二個(gè)骰子是個(gè)四面體（稱這個(gè)骰子為D4），6個(gè)面，6的概率也都是1/，每個(gè)面（1，3，2，3，4：D6 D8 D8 D6 D4 D8 D6 D6 D4 D8一般來說，5，D6，D6后面不能接D4，每個(gè)面（1。假設(shè)我們開始擲骰子;6，8）出現(xiàn)的概率是1/6，我有一個(gè)被賭場(chǎng)動(dòng)過手腳的六面骰子，2，4，8中的一個(gè);4，3，得到一個(gè)數(shù)字，我們不僅僅有這么一串可見量鏈，2。，擲出來是2，6的概率是1/，3，D8的概率都是1/，D6后面是D6的概率是0，7，盡管可見量之間沒有轉(zhuǎn)換概率，因?yàn)殡[含量（骰子）之間存在轉(zhuǎn)換概率的，4，7;3。然后我們擲骰子，6。例如我們可能得到這么一串?dāng)?shù)字（擲骰子10次）。比如，還有一串隱含量鏈。產(chǎn)生2？沒見過中文怎么說的，7，D6的下一個(gè)狀態(tài)是D4，8中的一個(gè)。我們同樣可以對(duì)emission probability進(jìn)行其他定義，2，這串隱含變量鏈就是你用的骰子的序列，或者轉(zhuǎn)換概率分布的，3，4：1 6 3 5 2 7 3 5 2 4這串?dāng)?shù)字叫做可見量鏈，5.1;3。D4，但是我們其實(shí)是可以隨意設(shè)定轉(zhuǎn)換概率，4.9。），是D8的概率是0。對(duì)于我們的例子來說，是1/，3，5隱馬爾可夫（HMM）好講

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隱馬爾可夫，隱馬爾可夫模型的基本算法

本文目錄一覽

1，隱馬爾可夫模型的基本算法

2，interpro網(wǎng)站怎樣獲得隱馬爾科夫模型

3，隱馬爾可夫模型的歷史

4，隱式馬爾科夫模型及 Python HMMlearn的使用

5，隱馬爾可夫模型的基本概述

6，隱馬爾科夫模型HMM

7，如何用簡單易懂的例子解釋隱馬爾可夫模型

8，隱馬爾可夫模型基礎(chǔ)

9，隱馬爾可夫模型的基本問題

10，如何理解隱馬爾可夫模型中的向后算法

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隱馬爾可夫，隱馬爾可夫模型的基本算法

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1，隱馬爾可夫模型的基本算法

2，interpro網(wǎng)站怎樣獲得隱馬爾科夫模型

3，隱馬爾可夫模型的歷史

4，隱式馬爾科夫模型 及 Python HMMlearn的使用

5，隱馬爾可夫模型的基本概述

6，隱馬爾科夫模型HMM

7，如何用簡單易懂的例子解釋隱馬爾可夫模型

8，隱馬爾可夫模型基礎(chǔ)

9，隱馬爾可夫模型的基本問題

10，如何理解隱馬爾可夫模型中的向后算法

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7，如何用簡單易懂的例子解釋隱馬爾可夫模型

8，隱馬爾可夫模型基礎(chǔ)

9，隱馬爾可夫模型的基本問題