隐马尔科夫模型是一种序列模型，广泛应用于自然语言处理，语音识别，生物信息等领域。 1. 模型的定义与约定： 定义：一个隐马尔科夫模型指的是如下的两个随机序列$I,O$： 1）一个不可观测随机序列：$I=(i_{1},...,i_{T})$, 可以取值状态集合$Q=\lbrace 1,...,K\rb ...
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2019-11-02 00:31:05
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强化学习基本要素
马尔科夫决策过程
策略学习(Policy Learning)
时序差分方法（TD method）
Q-Learning算法
Actor-Critic方法
DQN
DDPG
推荐系统强化学习建模
附录 ...
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2019-10-13 12:45:44
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直接入正题吧，不想等了 第七章 HMM隐马尔科夫模型 1.马尔科夫模型 状态转移矩阵 一阶马尔科夫模型： （1）状态 （2）状态转换概率 （3）初始概率 2.隐马尔可夫模型 观察状态 和 隐藏状态（需要得到的），他们并不是一一对应的关系。 ...
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2019-09-18 10:44:58
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状态转移矩阵是俄国数学家马尔科夫提出的，他在20世纪初发现：一个系统的某些因素在转移过程中，第n次结果只受第n-1的结果影响，即只与上一时刻所处状态有关，而与过去状态无关。 在马尔科夫分析中，引入状态转移这个概念。所谓状态是指客观事物可能出现或存在的状态；状态转移是指客观事物由一种状态转移到另一种状 ...
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2019-08-23 13:23:04
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介绍 分词 python 添加自定义词典 python 自定义的词典格式如下： 词语 词频(可省略) 词性(可省略) 至于词频和词性后面会说 自定义一个1.txt文件，里面包含内容如下 python 除此之外，还可以不用通过加载文件的方式来加载词典 python 关键词提取 jieba 提供了两种关 ...
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2019-08-22 17:20:49
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马尔科夫链定义本身比较简单，它假设某一时刻状态转移的概率只依赖于它的前一个状态。举个形象的比喻，假如每天的天气是一个状态的话，那个今天是不是晴天只依赖于昨天的天气，而和前天的天气没有任何关系。当然这么说可能有些武断，但是这样做可以大大简化模型的复杂度，因此马尔科夫链在很多时间序列模型中得到广泛的应用 ...
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2019-08-13 00:39:22
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隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，以下简称HMM）作为语音信号的一种统计模型，在语音处理的各个领域中获得了广泛的应用。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 ...
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2019-08-10 19:24:59
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? 隐马尔科夫模型的三个问题 ● 代码 ● 输出结果1，成功复现树上的样例数据 ● 输出结果2，用自己的数据来跑有问题【坑】 ...
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2019-08-10 17:20:45
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从随机过程的熵率和马尔科夫稳态过程引出的一些思考 - 人生逃不过一场马尔科夫稳态 ...
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2019-08-10 12:04:42
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上一节我们介绍了CRF的背景，本节开始进入CRF的正式的定义，简单来说条件随机场就是定义在隐马尔科夫过程的无向图模型，外加可观测符号X，这个X是整个可观测向量。而我们前面学习的HMM算法，默认可观测符号是独立的，但是根据我们的实际语言来说，独立性的假设太牵强，不符合我们的语言规则，因此在HMM的基础 ...
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2019-07-16 00:02:07
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