作者：CHEONG 公众号：AI机器学习与知识图谱 研究方向：自然语言处理与知识图谱 阅读本文之前，首先注意以下两点： 1. 机器学习系列文章常含有大量公式推导证明，为了更好理解，文章在最开始会给出本文的重要结论，方便最快速度理解本文核心。需要进一步了解推导细节可继续往后看。 2. 文
隐马尔科夫模型-前向算法在该篇文章中讲了隐马尔科夫模型（HMM）一基本模型与三个基本问题 隐马尔科夫模型-基本模型与三个基本问题，这篇文章总结一下隐马尔科夫链（HMM）中的前向与后向算法，首先给出这俩个算法是为了解决HMM的第一个基本问题。先回忆一下第一个问题：第一个问题是求，给定模型
隐马尔科夫模型-基本模型与三个基本问题这次学习会讲了隐马尔科夫链，这是一个特别常见的模型，在自然语言处理中的应用也非常多。常见的应用比如分词，词性标注，命名实体识别等问题序列标注问题均可使用隐马尔科夫模型.下面，我根据自己的理解举例进行讲解一下HMM的基本模型以及三个基本问
来源 https://www.cnblogs.com/coshaho/p/9740937.html 马尔科夫链定义 马尔科夫链的定义如下 从定义中我们不难看出马氏链当前状态只与前一个状态相关。比如我们预测明天天气，只考虑今天天气状况，不考虑昨天前天的天气状况。 马尔科夫链平稳状态 举个具体的例子。社会
目录： 马尔科夫过程 马尔科夫奖励过程 马尔科夫决策过程 MDPs的拓展 1.马尔科夫过程 Markov decision processes formally describe an environment for reinforcement learning, where the environment is fully ovservable. 大部分的RL问题都能用MDPs来描述 最优控制问题
强化学习系列学习笔记，结合《UCL强化学习公开课》、《白话强化学习与PyTorch》、网络内容，如有错误请指正，一起学习！ 强化学习基本介绍 强化学习的中心思想是让智能体在环境中自我学习和迭代优化。 强化学习流程 强化学习的过程是一个反馈控制系统，其大概的一个流程图如下所示： 结
强化学习历史 1911年，Thorndike提出效果律(Law of effect)，从心理学的角度探讨了强化思想:动物感到舒服的行为会被强化，动物感到不舒服的行为会被弱化 1954年，马文·明斯基(Marvin Minsky)在其博士论文中实现了计算上的试错学习 1957年，Bellman提出求解最优控制问题的动态规划方法，并
蒙特卡洛-马尔科夫链(MCMC)初步 MCMC（Markov Chain Monte Carlo）是一种经典的概率分布采样方法。本文对其概念和常见算法做简单梳理。 解决什么问题？ 我们常常遇到这样的问题：模型构建好之后，有一个概率 p ( x ) p(x) p(x)（称为目标分布），不能显式的给出其
什么是转移概率矩阵(Transition Probability Matrix) 转移概率矩阵：矩阵各元素都是非负的，并且各行元素之和等于1，各元素用概率表示，在一定条件下是互相转移的，故称为转移概率矩阵。如用于市场决策时，矩阵中的元素是市场或顾客的保留、获得或失去的概率。P(k)表示k步转移概率矩阵。
rnn似乎更擅长信息的保存和更新，而cnn似乎更擅长精确的特征提取；rnn输入输出尺寸灵活，而cnn尺寸相对刻板。 1发问 聊到循环神经网络RNN，我们第一反应可能是：时间序列 （time sequence）。 确实，RNN擅长时间相关的应用（自然语言，视频识别，音频分析）。但为什么CNN不容易处理时间序列而RNN可以？ 为
上文介绍了马尔科夫决策过程之Markov Processes（马尔科夫过程），可以移步到下面：马尔科夫决策过程之Markov Processes（马尔科夫过程） 本文我们总结一下马尔科夫决策过程之Markov Reward Process（马尔科夫奖励过程），value function等知识点。 1Markov Reward Process 马尔科夫奖励过程在马尔
前面总结了马尔科夫决策过程之Markov Processes（马尔科夫过程），见下文：马尔科夫决策过程之Markov Processes（马尔科夫过程）马尔科夫决策过程之Markov Reward Process（马尔科夫奖励过程），见下文：马尔科夫决策过程之Markov Reward Process（马尔科夫奖励过程）本文总结一下马尔科夫决策过程之Bellma
隐马尔科夫模型-基本模型与三个基本问题 这次学习会讲了隐马尔科夫链，这是一个特别常见的模型，在自然语言处理中的应用也非常多。 常见的应用比如分词，词性标注，命名实体识别等问题序列标注问题均可使用隐马尔科夫模型. 下面，我根据自己的理解举例进行讲解一下HMM的基本模型以及三个基本
向量化编程总结记录 很多时候，我们在实现算法的时候，总会碰到累和的伪代码：比如下面这个：为了简单我这里只重复5次，但是原理是一样的。 很显然我们要得到这个结果，非常简单，比如下面的这段python代码： 那么我们有没有更好的办法呢？有的，看到X,Y都是向量，我们很容易想到向量化编程。 比如改成下
隐马尔科夫模型-前向算法 在该篇文章中讲了隐马尔科夫模型（HMM）一基本模型与三个基本问题 隐马尔科夫模型-基本模型与三个基本问题，这篇文章总结一下隐马尔科夫链（HMM）中的前向与后向算法，首先给出这俩个算法是为了解决HMM的第一个基本问题。 先回忆一下第一个问题：第一个问题是求，给定模型
强烈推荐|一个非常好的依存句法可视化工具 在依存句法研究中，常见的CONLL格式的句法树库，一眼看上去就不是太明白整棵树的结构。这里分享推荐一个南京大学nlp实验室制作的一个依存句法可视化工具，效果如图：当我们的CONLL格式数据如下： 它对应的树结构如下： 这么简单的句子，也许我们在脑海
目录 知识串讲 HMM VS MEMM 从随机场到马尔科夫随机场 条件随机场(CRF) MRF因子分解定理 线性链条件随机场(Linear-CRF) 一句话简介：条件随机场(Conditional Random Fields, 以下简称CRF)是给定一组输入序列条件下另一组输出序列的条件概率分布模型（是给定随机变量X条件下，
1.主要内容 (1)隐马尔科夫模型的应用 <1>可以利用隐马尔科夫模型进行中文分词。 <2>可以利用隐马尔科夫模型发现新词。 <3>jieba分词默认使用的分词算法就是隐马尔科夫模型。 2.隐马尔科夫模型 (1)定义 注意：上图中x1,x2,...xn是不独立的。 (2)隐马尔科夫模型的确定
1.强化学习在游戏领域的应用 2.强化学习的要点 3.强化学习案例 马尔科夫的无后效性：系统在t>t0时刻所处的状态与系统在t0时刻以前的状态无关，这就是马尔科夫性或者无后效性。 马尔科夫模型具体公式描述如下 有随机过程{Xn,n为整数}，对于任意n和I0,I1,In，满足条件概率：
项目管理项目管理中蒙特·卡罗模拟方法的一般步骤是：1．对每一项活动，输入最小、最大和最可能估计数据，并为其选择一种合适的先验分布模型；2．计算机根据上述输入，利用给定的某种规则，快速实施充分大量的随机抽样3．对随机抽样的数据进行必要的数学计算，求出结果4．对求出的结果进行统计学处理
Good resource, Markov Chains Explained Visually, http://setosa.io/ev/markov-chains/ ============================ 马尔可夫链（Markov chain），又称离散时间马尔可夫链（discrete-time Markov chain），因俄国数学家安德烈·马尔可夫（俄语：Андрей Андрееви
本科阶段学了三四遍的HMM，机器学习课，自然语言处理课，中文信息处理课；如今学研究生的自然语言处理，又碰见了这个老熟人； 虽多次碰到，但总觉得一知半解，对其了解不够全面，借着这次的机会，我想要直接搞定这个大名鼎鼎的模型，也省着之后遇到再费心。 Outline 模型引入与背景介绍 从概
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=\lbrac
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
文章目录四、学习算法1、监督学习方法2、非监督学习方法（Baum-Welch算法）五、预测算法1、近似算法2、维特比算法（1）最优路径特性（2）两个变量（3）维特比算法流程 隐马尔科夫模型内容较多，方便阅读，分成2个部分 上接：10_隐马尔科夫模型HMM1_统计学习方法 四、学习算法 估计模型λ=(A,B,Π)
