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刘建平Pinard
十五年码农,对数学统计学,数据挖掘,机器学习,大数据平台,大数据平台应用开发,大数据可视化感兴趣。
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2017年6月19日
条件随机场CRF(一)从随机场到线性链条件随机场
摘要: 条件随机场CRF(一)从随机场到线性链条件随机场 条件随机场CRF(二) 前向后向算法评估标记序列概率 条件随机场CRF(三) 模型学习与维特比算法解码 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,在自然
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posted @ 2017-06-19 17:32 刘建平Pinard
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2017年6月13日
用hmmlearn学习隐马尔科夫模型HMM
摘要: 在之前的HMM系列中,我们对隐马尔科夫模型HMM的原理以及三个问题的求解方法做了总结。本文我们就从实践的角度用Python的hmmlearn库来学习HMM的使用。关于hmmlearn的更多资料在官方文档有介绍。 1. hmmlearn概述 hmmlearn安装很简单,"pip install hmm
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posted @ 2017-06-13 16:24 刘建平Pinard
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2017年6月12日
隐马尔科夫模型HMM(四)维特比算法解码隐藏状态序列
摘要: 隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型 隐马尔科夫模型HMM(二)前向后向算法评估观察序列概率 隐马尔科夫模型HMM(三)鲍姆-韦尔奇算法求解HMM参数 隐马尔科夫模型HMM(四)维特比算法解码隐藏状态序列 在本篇我们会讨论HMM模型最后一个问题的求解,即即给定模型和观测序列,求给定观测序列条件下,最
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posted @ 2017-06-12 16:57 刘建平Pinard
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2017年6月10日
隐马尔科夫模型HMM(三)鲍姆-韦尔奇算法求解HMM参数
摘要: 隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型 隐马尔科夫模型HMM(二)前向后向算法评估观察序列概率 隐马尔科夫模型HMM(三)鲍姆-韦尔奇算法求解HMM参数 隐马尔科夫模型HMM(四)维特比算法解码隐藏状态序列 在本篇我们会讨论HMM模型参数求解的问题,这个问题在HMM三个问题里算是最复杂的。在研究这个问
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posted @ 2017-06-10 21:25 刘建平Pinard
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2017年6月8日
隐马尔科夫模型HMM(二)前向后向算法评估观察序列概率
摘要: 隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型 隐马尔科夫模型HMM(二)前向后向算法评估观察序列概率 隐马尔科夫模型HMM(三)鲍姆-韦尔奇算法求解HMM参数 隐马尔科夫模型HMM(四)维特比算法解码隐藏状态序列 在隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型中,我们讲到了HMM模型的基础知识和HMM的三个基本问题
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posted @ 2017-06-08 08:47 刘建平Pinard
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2017年6月6日
隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型
摘要: 隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型基础 隐马尔科夫模型HMM(二)前向后向算法评估观察序列概率 隐马尔科夫模型HMM(三)鲍姆-韦尔奇算法求解HMM参数 隐马尔科夫模型HMM(四)维特比算法解码隐藏状态序列 隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,以下简称HMM)是比较经典的机器学
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posted @ 2017-06-06 15:01 刘建平Pinard
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2017年5月27日
EM算法原理总结
摘要: EM算法也称期望最大化(Expectation-Maximum,简称EM)算法,它是一个基础算法,是很多机器学习领域算法的基础,比如隐式马尔科夫算法(HMM), LDA主题模型的变分推断等等。本文就对EM算法的原理做一个总结。 1. EM算法要解决的问题 我们经常会从样本观察数据中,找出样本的模型参
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posted @ 2017-05-27 17:12 刘建平Pinard
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2017年5月26日
用scikit-learn学习LDA主题模型
摘要: 在LDA模型原理篇我们总结了LDA主题模型的原理,这里我们就从应用的角度来使用scikit-learn来学习LDA主题模型。除了scikit-learn, 还有spark MLlib和gensim库也有LDA主题模型的类库,使用的原理基本类似,本文关注于scikit-learn中LDA主题模型的使用
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posted @ 2017-05-26 15:23 刘建平Pinard
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2017年5月22日
文本主题模型之LDA(三) LDA求解之变分推断EM算法
摘要: 文本主题模型之LDA(一) LDA基础 文本主题模型之LDA(二) LDA求解之Gibbs采样算法 文本主题模型之LDA(三) LDA求解之变分推断EM算法 本文是LDA主题模型的第三篇,读这一篇之前建议先读文本主题模型之LDA(一) LDA基础,同时由于使用了EM算法,如果你对EM算法不熟悉,建议
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posted @ 2017-05-22 12:20 刘建平Pinard
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2017年5月18日
文本主题模型之LDA(二) LDA求解之Gibbs采样算法
摘要: 文本主题模型之LDA(一) LDA基础 文本主题模型之LDA(二) LDA求解之Gibbs采样算法 文本主题模型之LDA(三) LDA求解之变分推断EM算法 本文是LDA主题模型的第二篇,读这一篇之前建议先读文本主题模型之LDA(一) LDA基础,同时由于使用了基于MCMC的Gibbs采样算法,如果
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posted @ 2017-05-18 10:43 刘建平Pinard
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