#写在前面 老习惯，正文之前瞎扯一通。HMM学了很久，最初是在《统计学自然语言处理》里面就学到了相关内容，并且知道HMM CRF一直都是NLP比较底层比较基础且较为有效的算法模型（虽然感觉还是挺难的），之前仅仅局限在了解前向算法和维特比算法上。也没有去写代码，只知道个大概思路。最近从52nlpHMM系列讲解再次入手，结合多篇博客、github项目以及李航的《统计学习方法》比较全面的对HMM做了一次学习，要求对自己强制输出，所以在整体公式推导没有什么大问题之后，昨天花了一天完善了代码，今天来做一个全面的讲解，为人为己。 本文还是坚持自己的风格，讲解和公式穿插进行，数学公式永远是最精炼的语言 ^_^
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，本篇我们就关注于HMM第一个基本问题的解决方法，即已知模型和观测序列，求观测序列出现的概率。
隐马尔可夫模型（HMM）是可用于标注问题的统计学习模型，描述由隐藏的马尔可夫链随机生成观测序列的过程，属于生成模型。
（一）：定义及简介： 介绍（introduction） 通常我们总是对寻找某一段时间上的模式感兴趣，这些模式可能出现在很多领域：一个人在使用电脑的时候使用的命令的序列模式；一句话中的单词的序列；口语中的音素序列。总之能产生一系列事件的地方都能产生有用的模式。 考虑一个最简单的情况：有人(柯南？)试图从一块海藻来推断天气的情况。一些民间的传说认为“soggy”的海藻意味着潮湿（wet）的天气，“dry”的海藻预示着晴朗（sun）。如果海藻处于中间状态“damp”，那就无法确定了。但是，天气的情况不可能严格的
4、Python基础1 - Python及其数学库 解释器Python2.7与IDE：Anaconda/Pycharm Python基础：列表/元组/字典/类/文件 Taylor展式的代码实现 numpy/scipy/matplotlib/panda的介绍和典型使用 多元高斯分布 泊松分布、幂律分布 典型图像处理
隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Model，HMM) 最初由 L. E. Baum 和其它一些学者发表在一系列的统计学论文中，随后在语言识别，自然语言处理以及生物信息等领域体现了很大的价值。平时，经常能接触到涉及 HMM 的相关文章，一直没有仔细研究过，都是蜻蜓点水，因此，想花一点时间梳理下，加深理解，在此特别感谢 52nlp 对 HMM 的详细介绍。 考虑下面交通灯的例子，一个序列可能是红-红/橙-绿-橙-红。这个序列可以画成一个状态机，不同的状态按照这个状态机互相交替，每一个状态都只依赖
在条件随机场CRF(一)中我们总结了CRF的模型，主要是linear-CRF的模型原理。本文就继续讨论linear-CRF需要解决的三个问题：评估，学习和解码。这三个问题和HMM是非常类似的，本文关注于第一个问题：评估。第二个和第三个问题会在下一篇总结。
本文介绍了隐马尔可夫模型，首先介绍了隐马尔科夫模型定义，核心思想是引入了隐状态序列（引入隐状态是所有隐因子模型最巧妙的地方，如：隐因子分解，LDA），然后介绍了隐马尔科夫模型要解决的三个问题，1）在参数已知的情况下计算可观测序列的总概率，2）在给出观测序列数据时学习模型的参数，3）在参数已知的情况下通过维特比解码预测出所有产生可观测序列中概率最大的一条不可观测序列，即序列标注问题。
语音识别（Speak Recognition），和图像识别不同，它是连续行为的识别（视频行为分析也一样）。比如“你是谁”这句话，不知道这三个词所占的时间。
1.熟悉numpy的一些基本函数 2.理解sigmoid, softmax, cross entropy loss等函数
openair 是一个R语言工具，旨在用于分析空气质量数据以及大气成分数据。起初主要用于处理空气质量数据，目前也可以用于分析大气成分数据。此工具具有如下特点：
译：胡杨& 面包君&Fantzy同学 解答：寒小阳 & 龙心尘 编者按：本期文章是我们为读者带来的【斯坦福大学CS224d课程】专题第五期。文章内容为斯坦福cs224d 作业测验的内容的第二部分，供
机器学习的发展可以追溯到1959年，有着丰富的历史。这个领域也正在以前所未有的速度进化。在之前的一篇文章（https://unsupervisedmethods.com/why-artificial-intelligence-is-different-from-previous-technology-waves-764d7710df8b）中，我们讨论过为什么通用人工智能领域即将要爆发。有兴趣入坑ML的小伙伴不要拖延了，时不我待！
机器学习的发展可以追溯到1959年，有着丰富的历史。这个领域也正在以前所未有的速度进化。在今年秋季，开始准备博士项目的时候，精选了一些有关机器学习和NLP的优质网络资源。为了帮助也在经历类似探索过程的童鞋，Robbie Allen把至今发现的最好的教程汇总了一个列表。公众号后台回复：“清单”，获取本文学习清单地址。 本文分成四个部分，机器学习，NLP，Python，和数学基础。在每一小节我会随机引入一些问题。由于这方面学习材料太丰富了，本文并未涵括所有内容。 机器学习 1、机器学习就是这么好玩！(
本文英文出处：Robbie Allen 翻译/吴楚 校对/田晋阳 机器学习的发展可以追溯到1959年，有着丰富的历史。这个领域也正在以前所未有的速度进化。在之前的一篇文章（https://unsupervisedmethods.com/why-artificial-intelligence-is-different-from-previous-technology-waves-764d7710df8b）中，我们讨论过为什么通用人工智能领域即将要爆发。有兴趣入坑ML的小伙伴不要拖延了，时不我待！ 在今年秋季
本文按照调用顺序抽丝剥茧地分析了CRF++的代码，详细注释了主要函数，并指出了代码与理论公式的对应关系。内容包括拟牛顿法的目标函数、梯度、L2正则化、L-BFGS优化、概率图构建、前向后向算法、维特比
HMM模型，韩梅梅的中文拼音的缩写，所以又叫韩梅梅模型，由于这个模型的作者是韩梅梅的粉丝，所以给这个模型取名为HMM。开玩笑！
如果一个符号序列中每个符号所对应的状态是已知的，那么这个符号序列出现的概率是容易计算的：
将会是任意数量变量的函数，将难以建模。因此，我们会提出两个「马尔可夫假设」来便于我们建模。第一个假设是「有限地平线假设」（limited horizon assumption），该假设指出时间
在这一篇文章里,我们可以看到HMM经过发展之后是CRF产生的条件,因此我们需要学好隐马尔科夫模型.
在上一篇文章里,我们简单的概述了隐马尔科夫模型的简单定义 在这一篇文章里,我们可以看到HMM经过发展之后是CRF产生的条件,因此我们需要学好隐马尔科夫模型. 在这一部分,我比较推荐阅读宗成庆老师的<自
二分类的线性分类模型，也是判别模型。 目的是求出把训练数据进行线性划分的分离超平面。 感知机是神经网络和支持向量机的基础。 学习策略：极小化损失函数。损失函数对应于误分类点到分离超平面的总距离。 基于随机梯度下降法对损失函数的最优化算法，有原始形式和对偶形式。
隐马尔可夫模型(HMM)是可用于标注问题的统计学习模型，描述由隐藏的马尔可夫链随机生成观测序列的过程，属于生成模型。
。一共有4个箱子，2种球，结合前面的箱子的详细数据，可以得到从每一个箱子取到各种颜色球的可能性，用一个表格表示：
在上一次写完了隐马尔科夫模型的算法理论部分，总结而言，隐马尔科夫是用来研究隐藏的时序逻辑关系，在隐马尔科夫模型中，前后联系与关系要求比较严格，如果发生顺序的调换，则观测变量就会发生改变。
二项分布有两个参数，一个 n 表示试验次数，一个 p 表示一次试验成功概率。现在考虑一列二项分布，其中试验次数 n 无限增加，而 p 是 n 的函数。
等等，这种序列叫可见状态序列，但在HMM里面，还存在一个隐含状态链，比如这个状态链可能是
原文地址：http://www.cnblogs.com/jacklu/p/7753471.html
作者 | Adherer 编辑 | NewBeeNLP 面试锦囊之知识整理系列，持续更新中 写在前面 以下是关于ELMo的若干问题整理记录，自己在网上找了一些问题，对每个问题收集了一些资料，并做了整
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今天继续介绍分布式系统当中常用的数据结构，今天要介绍的数据结构非常了不起，和之前介绍的布隆过滤器一样，是一个功能强大原理简单的数据结构。并且它的缺点和短板更少，应用更加广泛，比如广泛使用的Redis就有用到它。
机器之心专栏 本专栏由机器之心SOTA！模型资源站出品，每周日于机器之心公众号持续更新。 本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务，并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA！模型资源站（sota.jiqizhixin.com）即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及 API 等资源。 本文将分 3 期进行连载，共介绍 17 个在语音识别任务上曾取得 SOTA 的经典模型。 第 1 期：NNLM、RNNLM、LSTM-RNNLM、Bi-lstm、Bi-RN
寄语：本文先对马尔可夫过程及隐马尔可夫算法进行了简单的介绍；然后，对条件随机场的定义及其三种形式进行了详细推导；最后，介绍了条件随机场的三大问题，同时针对预测问题给出了代码实践。
BIGO的提前批正式批都有笔试，笔试内容不难，有线上也有线下。 体验总结 再次强调：topk 问题可能会迟到，但永远不会缺席 此外海量数据问题也是非常常见的 一面 自我介绍+项目 1000W（n）个数，找出前100（k）个最小的数： （如果能放下，用堆，时间复杂度nlogk） （如果放不下，用多路归并，每一路大小M，时间复杂度N/M * mlogm + klog(N/M)） 【注意：topk问题，在内存放不下时，也属于海量数据问题之一，多用mapreduce来解决】 一个圆上的三点能构成锐角三角形的概
今天给大家介绍的是被誉为“欧陆第一名校”苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich）化学与应用生物科学系博士生Francesca Grisoni和制药行业顾问Gisbert Schneider教授于2020年6月发表在Journal of Chemical Information and Modeling的一篇论文，作者受双向RNN和SMILES本身的结构特性启发，提出一种可用于SMILES生成和数据增强的新的双向RNN分子生成模型——BIMODAL。该模型通过交替学习进行双向分子设计，并且该模型与其他双向RNN,单向RNN模型对比，在分子新颖性，骨架多样性和生成分子的化学生物相关性方面表明了基于SMILES的分子de novo设计双向方法是可取的，并显示了优越的实验结果。
① 感知器 : 感知器 对应有监督的学习方法 , 给出已知的训练集 , 学习过程中指导模型的训练 ;
原文PDF：http://www.tensorinfinity.com/paper_170.html
系统故障模型 系统可靠性分析—可靠性指标 可靠性与可用性 系统可靠性是系统在规定的时间内及规定的环境条件下，完成规定功能的能力， 也就是系统无故障运行的概率。 系统可用性是指在某个给定时间点上系统能够
隐马尔可夫模型包含观测，状态和相应的转移，具体的记号不在给出。只给出其性质：其中i是状态而o是观测：
参考论文：Netural Machine Translation By Joinly Learning To Align And Translate
前文《序列比对（11）计算符号序列的全概率》介绍了如何使用前向算法和后向算法计算符号序列的全概率。但是很多情况下我们也想了解在整条符号序列已知的情况下，某一位置符号所对应的状态的概率。也就是说要计算
原文地址：http://www.cnblogs.com/jacklu/p/6225073.html
https://blog.csdn.net/u011239443/article/details/80521026 论文地址：http://pdfs.semanticscholar.org/071b/16f25117fb6133480c6259227d54fc2a5ea0.pdf
Nave Bayes是一种特殊的Bayes分类器，特征变量是X，类别标签是C，它的一个假定是：
（1）小明所在城市的天气有{晴天，阴天，雨天}三种情况，小明每天的活动有{宅，打球}两种选项。
ability of TPMs to generate images that better match the semantics of the given pixels
HMM模型最关键的一点就是在一个状态序列中，某一步状态的概率只与上一步的状态有关。也正是因为与前面一步状态有关，所以HMM模型天然地适用动态规划算法。
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