Thống kê và dữ liệu lớn hidden-markov-model

6

Các mô hình Markov ẩn với thuật toán Baum-Welch sử dụng python

Tôi đang tìm kiếm một số triển khai python (trong python thuần hoặc gói các thứ hiện có) của HMM và Baum-Welch. Một vài ý tưởng? Tôi vừa tìm kiếm trên google và tôi đã tìm thấy tài liệu thực sự kém về các kỹ thuật học máy khác. Tại …

11 python hidden-markov-model

2

Tầm quan trọng của xác suất chuyển tiếp ban đầu trong mô hình markov ẩn

Những lợi ích của việc đưa ra các giá trị ban đầu nhất định cho xác suất chuyển tiếp trong Mô hình Markov ẩn là gì? Cuối cùng, hệ thống sẽ tìm hiểu chúng, vậy đâu là điểm đưa ra các giá trị khác với các giá trị ngẫu nhiên? …

11 machine-learning expectation-maximization hidden-markov-model

3

Chuỗi Markov so với HMM

Chuỗi Markov có ý nghĩa với tôi, tôi có thể sử dụng chúng để mô hình hóa các thay đổi trạng thái xác suất trong các vấn đề thực tế trong cuộc sống. Sau đó đến HMM. HMM được cho là phù hợp hơn để mô hình hóa nhiều vấn …

11 hidden-markov-model

3

Các mô hình Markov ẩn và thuật toán tối đa hóa kỳ vọng

Ai đó có thể làm rõ làm thế nào các mô hình Markov ẩn có liên quan đến tối đa hóa kỳ vọng? Tôi đã trải qua nhiều liên kết nhưng không thể đưa ra một cái nhìn rõ ràng. Cảm ơn!

10 markov-process expectation-maximization hidden-markov-model

1

Có một khái niệm về dữ liệu đủ điều kiện trên các mô hình thống kê đào tạo?

Tôi làm việc trên khá nhiều mô hình thống kê, chẳng hạn như Mô hình Markov ẩn và Mô hình hỗn hợp Gaussian. Tôi thấy rằng việc đào tạo các mô hình tốt trong mỗi trường hợp này đòi hỏi một lượng lớn dữ liệu (> 20000 câu cho HMM) …

10 modeling hidden-markov-model gaussian-mixture

3

Sự khác biệt giữa MLE và Baum Welch khi lắp HMM

Trong câu hỏi phổ biến này , câu trả lời nâng cao làm cho MLE và Baum Welch tách biệt trong khớp HMM. Đối với bài toán huấn luyện, chúng ta có thể sử dụng 3 thuật toán sau: MLE (ước tính khả năng tối đa), đào tạo Viterbi (KHÔNG …

9 hidden-markov-model expectation-maximization

1

Mô hình Markov ẩn để dự đoán sự kiện

Câu hỏi : Việc thiết lập bên dưới có triển khai hợp lý mô hình Hidden Markov không? Tôi có một bộ dữ liệu 108,000quan sát (được thực hiện trong suốt 100 ngày) và khoảng 2000các sự kiện trong toàn bộ khoảng thời gian quan sát. Dữ liệu trông giống …

9 time-series machine-learning predictive-models markov-chain hidden-markov-model

2

Bootstrapping tham số, bán định lượng và không tham số cho các mô hình hỗn hợp

Sau đây ghép được lấy từ bài viết này . Tôi là người mới sử dụng bootstrap và đang cố gắng thực hiện bootstrapping tham số, bán định lượng và không tham số cho mô hình hỗn hợp tuyến tính với R bootgói. Mã R Đây là Rmã của tôi …

9 r mixed-model bootstrap central-limit-theorem stable-distribution time-series hypothesis-testing markov-process r correlation categorical-data association-measure meta-analysis r anova confidence-interval lm r bayesian multilevel-analysis logit regression logistic least-squares eda regression notation distributions random-variable expected-value distributions markov-process hidden-markov-model r variance group-differences microarray r descriptive-statistics machine-learning references r regression r categorical-data random-forest data-transformation data-visualization interactive-visualization binomial beta-distribution time-series forecasting logistic arima beta-regression r time-series seasonality large-data unevenly-spaced-time-series correlation statistical-significance normalization population group-differences demography

4

Các senones trong một mạng lưới thần kinh sâu là gì?

Tôi đang đọc bài viết này: dịch giả skype nơi họ sử dụng CD-DNN-HMM (Mạng lưới thần kinh sâu phụ thuộc bối cảnh với các mô hình Markov ẩn). Tôi có thể hiểu ý tưởng của dự án và kiến trúc mà họ đã thiết kế nhưng tôi không hiểu …

9 neural-networks deep-learning terminology natural-language hidden-markov-model

2

Thu nhỏ biến lùi trong HMM Baum-Welch

Tôi chỉ đang cố gắng thực hiện thuật toán Baum-Welch được chia tỷ lệ và tôi đã gặp phải một vấn đề trong đó các biến lùi của tôi, sau khi chia tỷ lệ, vượt quá giá trị của 1. Điều này có bình thường không? Rốt cuộc, xác suất …

9 machine-learning hidden-markov-model beta-distribution

2

Cách dự đoán xác suất trạng thái hoặc trạng thái cho dữ liệu mới với gói DepmixS4, cho Mô hình Markov ẩn

Có vẻ như tôi có thể tìm hiểu các thông số tốt và tìm thấy xác suất sau cho dữ liệu huấn luyện nhưng tôi không biết làm thế nào để đưa ra dự đoán mới về dữ liệu mới. Vấn đề đặc biệt xuất phát từ xác suất chuyển …

8 r hidden-markov-model mixture

1

Giải thích thuật toán Backward cho Hidden Markov Model

Tôi đã triển khai thuật toán Viterbi và Forward , tuy nhiên, thật lạ là tôi không thể hiểu thuật toán Backward hoạt động như thế nào . Theo trực giác tôi cảm thấy mình cần phải làm điều tương tự như trong Chuyển tiếp chỉ ngược, sử dụng các …

8 markov-process hidden-markov-model viterbi-algorithm

3

Mô hình thống kê để dự đoán động thái tiếp theo trên mạng chỉ sử dụng lịch sử di chuyển

Có thể xây dựng một mô hình thống kê dự đoán bước di chuyển tiếp theo trong biểu đồ chỉ dựa trên các chuyển động trong quá khứ và cấu trúc của biểu đồ không? Tôi đã làm một ví dụ để minh họa vấn đề: Thời gian là rời …

8 predictive-models spatial hidden-markov-model graph-theory

1

Các mô hình trạng thái ẩn so với các mô hình không trạng thái cho hồi quy chuỗi thời gian

Đây là một câu hỏi khá chung chung: giả sử tôi muốn xây dựng một mô hình để dự đoán quan sát tiếp theo dựa trên các quan sát trước đó ( có thể là một tham số để tối ưu hóa thực nghiệm). Vì vậy, về cơ bản chúng …

8 regression time-series modeling prediction hidden-markov-model

1

Từ HMM tiêu chuẩn đến HMM Bayes

Tôi đang cố gắng hiểu sự khác biệt giữa HMM tiêu chuẩn và HMM Bayes là gì. Wikipedia chỉ đề cập ngắn gọn về mô hình trông như thế nào nhưng tôi cần một hướng dẫn chi tiết hơn. Có ai biết về một bài báo hoặc một triển khai …

8 bayesian hidden-markov-model

Câu hỏi được gắn thẻ «hidden-markov-model»