hmm經典應用場景：中文分詞、詞性標註
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首先，講馬爾科夫，經常聽到馬爾科夫鏈（mc）、馬爾科夫隨機過程，馬爾科夫鏈是下圖中的鏈條；馬爾科夫隨機過程是指鏈條中每個z的取值是隨機的，不確定的。
馬爾科夫都具有「無後效性」的特性，只和前乙個有關。
馬爾科夫模型如下圖：
上圖模型如何形式化表示呢？
step1：表示起始；
step2：表示怎麼轉移，從第乙個怎麼到第二個，第二個怎麼到第三個，……
舉例，對於中文分詞來說，
對於step1表示起始用概率表示，z1有2種狀態可以選擇，p（是）=0.1，p（不是）=0.9
對於step2用狀態轉移矩陣表示，每個z都有2種狀態選擇，是/不是
上**釋：「是」轉化成「是」=0.3；「是」轉化成「不是」=0.7；「不是」轉化成「是」=0.7；「不是」轉化成「不是」=0.3
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隱馬爾科夫模型如下圖：
隱馬爾科夫模型HMM
我們通常都習慣尋找乙個事物在一段時間裡的變化規律。在很多領域我們都希望找到這個規律，比如計算機中的指令順序，句子中的詞順序和語音中的詞順序等等。乙個最適用的例子就是天氣的 首先，本文會介紹聲稱概率模式的系統，用來 天氣的變化 然後，我們會分析這樣乙個系統，我們希望 的狀態是隱藏在表象之後的，並不是我...
隱馬爾科夫 HMM 模型
隱馬爾科夫 hidden markov model 模型是一類基於概率統計的模型，是一種結構最簡單的動態貝葉斯網，是一種重要的有向圖模型。自上世紀80年代發展起來，在時序資料建模，例如 語音識別 文字識別 自然語言處理等領域廣泛應用。隱馬爾科夫模型涉及的變數 引數眾多，應用也很廣泛，以至於很多人不明...
HMM隱馬爾科夫模型
問題 講講hmm隱馬爾科夫模型 1 隱馬爾科夫模型是關於時序的概率模型，是由乙個隱藏的馬爾科夫鏈隨機生成不可觀測的隨機狀態序列，並由各個狀態生成乙個觀測而產生觀測隨機序列的過程。統計學習方法 cha10 概念解釋 馬爾可夫鏈 一階馬爾可夫過程，即未來狀態僅與當前狀態有關，與過去無關。馬爾可夫過程 狀...