机器学习算法之——隐马尔可夫模型(Hidden Markov Models,HMM) 代码实现
生活随笔
收集整理的這篇文章主要介紹了
机器学习算法之——隐马尔可夫模型(Hidden Markov Models,HMM) 代码实现
小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.
@Author:Runsen
隱形馬爾可夫模型,英文是 Hidden Markov Models,就是簡稱 HMM。
既是馬爾可夫模型,就一定存在馬爾可夫鏈,該馬爾可夫鏈服從馬爾可夫性質:即無記憶性。也就是說,這一時刻的狀態,受且只受前一時刻的影響,而不受更往前時刻的狀態的影響。
關于馬爾可夫模型和隱馬爾可夫模型是什么,查看知乎的問題
馬爾可夫模型
馬爾可夫鏈(Markov-chain,model)描述了一個隨機過程,其中未來狀態的假設概率僅取決于當前過程狀態,而不取決于它之前的任何狀態。在這個例子中,我們將創建一個概率圖(給定由4個元素組成的狀態空間)來說明孩子們可能決定如何度過一天。
import numpy as np import pandas as pd import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt from pprint import pprint # 狀態空間的建立與初始狀態概率 states = ['sleeping', 'eating&總結
以上是生活随笔為你收集整理的机器学习算法之——隐马尔可夫模型(Hidden Markov Models,HMM) 代码实现的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
- 上一篇: 电脑桌面怎么隐藏不了 如何隐藏电脑桌面?
- 下一篇: 开机怎么设置启动盘 设置电脑开机启动盘的