基于HMM的CPU行为模型及其在系统主动防御中的应用.pdf下载

weixin_39821620 2021-09-25 11:25:00

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关于HMM模型的介绍，网上的资料已经烂大街，但是大部分都是在背书背公式，本文在此针对HMM模型在中文分词中的应用，讲讲实现原理。尽可能的撇开公式，撇开推导。结合实际开源代码作为例子，争取做到雅俗共赏，童叟无欺。没有公式，就没有伤害。模型介绍第一次听说HMM模型是从李开复的博文论文中听说的：李开复1988年的博士论文发表了第一个基于隐马尔科夫模型（HMM）的语音识别系统Sphinx，被《商业周刊》评为

隐马尔科夫模型HMM及其具体应用一、隐马尔科夫模型（HMM）定义隐马尔可夫模型（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。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，例如模式识别。是在被建模的系统被认为是一个马尔可夫过程与未观测到的（隐藏的）的状态的统计马尔可夫模型。基本理论隐马尔可夫模型是马尔可夫链的一种，它的状态不能直接观察到，但能通过观测向量序列观察到，每个观测向量都是通过某些概率

python实现的基于hmm模型的词性标注系统任务定义实现一个词性标注系统，输入分好词的单词序列，输出一个词性标注后的结果序使用的语料库为人民日报98年公开语料库，一共约18000行语料。在用户交互模式下，所有语料库均用作训练。在文件读写模式下，前3000行语句用来做测试，后面的语句用来做训练。方法描述隐马尔科夫模型理解隐马尔科夫模型是结构最简单的动态贝叶斯网络。描述由一个隐藏的马尔科夫链随机生成

文章目录一、HMM简述1.引入2.隐马尔科夫模型（1）定义（Definition of a hidden Markov model）（2）应用3.前向算法（了解）4. 维特比算法5.前向-后向算法（了解）二、使用HMM进行文本分类1.问题分析2. 代码流程三、总结1.模型2.算法三、总结1.模型2.算法四、源码一、HMM简述 1.引入民间传说告诉我们水藻的状态与天气状态有一定的概率关系——天气和水藻的状态是紧密相关的。在这个例子中我们有两组状态，观察的状态（水藻的状态）和隐藏的状态（天气的状态）。

1 隐马尔可夫模型HMM 隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，以下简称HMM）是比较经典的机器学习模型了，它在语言识别，自然语言处理，模式识别等领域得到广泛的应用。当然，随着目前深度学习的崛起，尤其是RNN，LSTM等神经网络序列模型的火热，HMM的地位有所下降。但是作为一个经典的模型，学习HMM的模型和对应算法，对我们解决问题建模的能力提高以及算法思路的拓展还是很好...

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