学习隐马尔科夫HMM,通俗易懂
来源:互联网 发布:js只选择小时分钟控件 编辑:程序博客网 时间:2024/06/05 11:44
HMM经典应用场景:中文分词、词性标注
========================马尔和夫===================
首先,讲马尔科夫,经常听到马尔科夫链(MC)、马尔科夫随机过程,马尔科夫链是下图中的链条;马尔科夫随机过程是指链条中每个Z的取值是随机的,不确定的。
马尔科夫都具有“无后效性”的特性,只和前一个有关。
马尔科夫模型如下图:
上图模型如何形式化表示呢?
step1:表示起始;
step2:表示怎么转移,从第一个怎么到第二个,第二个怎么到第三个,……
举例,对于中文分词来说,
对于step1表示起始用概率表示,z1有2种状态可以选择,p(是)=0.1,p(不是)=0.9
对于step2用状态转移矩阵表示,每个z都有2种状态选择,是/不是
上图解释:“是”转化成“是”=0.3;“是”转化成“不是”=0.7;“不是”转化成“是”=0.7;“不是”转化成“不是”=0.3
========================隐马尔和夫(HMM)===================
隐马尔科夫模型如下图:
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