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【基础理论】隐马尔可夫模型
无水先生
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博客专家认证
2023-07-20 08:13:36
【基础理论】隐马尔可夫模型_无水先生的博客-CSDN博客
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【基础理论】隐马尔可夫模型
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隐马尔可夫模型
源代码(matlab)
隐马尔可夫模型
源代码,matlab编写的,相信对学习马尔科夫模型的同学非常有用
C#编写的
隐马尔可夫模型
分词程序
简单的C#隐马尔可夫分词模型,权当抛砖引玉
隐马尔可夫HMM精讲
隐马儿可夫模型(Hidden Markov Model),简称HMM,既是机器学习中的经典模型,在语言识别,自然语言处理,模式识别等领域有广泛的应用。特别对于NLP算法工程师来说,掌握HMM算法能够提高解决问题建模的能力、拓展算法思路,在NLP算法岗的面试中游刃有余。本课程将带你深入了解隐马儿可夫模型的定义,两个基本假设及三个基本问题,掌握概率计算算法、期望最大EM算法的详细推导过程,通过本门课程的学习,对于HMM模型的掌握将变得不再困难。本课程适合有一-定机器学习基础,对自然语言处理领域感兴趣,有志于从事NLP算法工作的人学习,学完本课程后可以进一步学习[NLP高级小班],带你实战更多NLP领域任务,如机器翻译、文本摘要、聊天机器人、知识图谱等项目。
隐马尔可夫模型
与异常检测的论文附加HMM最基础代码
一些关于HMM模型的期刊论文,都是比较好的期刊的,主要内容是与HMM有关的一些识别和异常检测的论文,附加一个HMM最基础算法的代码(C++)。
语音信号处理-
隐马尔可夫模型
(HMM).ppt
由于HMM是在马尔可夫链的基础上发展而来的,为了更好的理解HMM,我们先了解一下马尔可夫链的基本概念。 HMM的基本理论 HMM模型在实际应用时需要解决的三个问题 HMM在语音处理中的应用 隐含马尔科夫模型HMM(Hidden Markov Model)是一种识别算法,HMM的精髓在于:观察可测,状态隐含。 HMM是一个双内嵌式随机过程,即HMM是由两个随机过程组成,其中之一是Markov链,这是基本随机过程,它描述状态的转移,另一个随机过程描述状态和观察值之间的统计对应关系。 我们考察语音,也可以发现类似的情况。语音中当前的发音音素与下一个发音音素之间以某种概率发生转移。我们听到(观察到)的只能是发音后产生的语音波形信息,假如仅考虑语音的波形(而不是经过人的听觉分析),则很难知道该语音波形对应的音素信息是什么。
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