hmm算法
超级简单的HMM算法详解(包懂!)
通过男生的心情变化预测天气变化，这体现了隐马尔可夫模型（HMM）的基本思想。HMM模型包含观测值、隐藏状态、转换概率和输出概率四个概念。转换概率描述了隐藏状态之间的转移，输出概率描述了从隐藏状态到观测值的概率…
混合高斯模型(GMM)在隐马尔可夫模型(HMM)的实际应用中...
所以，一般只要得到对应的特征向量，就可以使用常规的机器学习算法如Bayes分类器、LDA线性判别器，SVM等进行分类，或是使用深度学习的方法使特征提...
隐马尔科夫模型(HMM)的理解分析和实现
其参数推断依赖于EM算法，而前向、后向及维特比算法则实现了高效的计算和路径求解。HMM在序列数据建模、统计学习和模式识别等领域发挥着重要作用。
请教一下懂HMM的大佬?
一个可优化，有预测性的HMM模型首先需要能给与任何观察（observation O）和一个特定的模型参数下计算出这个观察出现的概率。这个问题唯一的难点是...
如何用隐马尔科夫模型(HMM)预测股市状况 - 百度经验
在本文中，我们将通过使用一类强大的机器学习算法“隐马尔科夫模型”（HMM）来探索如何识别不同的股市状况。▍隐马尔科夫模型马尔科夫模型是一个概率过程...
隐马尔科夫模型(HMM) — 维特比算法(Viterbi )
在探索概率建模的世界中，隐马尔科夫模型（HMM）是一种强大的工具，而维特比算法则是其预测环节的关键解码算法。它通过动态规划的巧妙应用，揭示了状态序列中的最优路径，...
什么是隐马尔科夫模型?
Baum-Welch算法时EM算法在HMM中的具体体现 Q函数 假设样本集Y由n个样本组成即Y=\{y_1,y_2,,y_n\}，对于这n个样本都有一个未知的...
dtwHMM和DTW两种算法比较
DTW算法由于缺乏有效的统计训练框架，难以在大词汇量、连续语音、非特定人语音识别中与HMM算法相匹敌。相比之下，HMM算法作为一种通过参数描述随机过程统计特性的概率模型，为...
如何通俗地解释马尔科夫链?
因此,HMM模型可以由一个三元组\lambda表示如下: \lambda = (A, B, \Pi)\\ 四、HMM前向算法求解实例 下面我们用一个简单的实例来HMM算法的前向计算过程。 假设我们有3个盒子...
词性标注及HMM命名体识别 - 编程语言 - CSDN问答
3、在上述内容完成后,在训练集上统计HMM中初始概率、发射概率、转移概率估算所需的参数并将结果输出到文件。4、针对该语料利用Viterbi算法,实现...