如何将序列的可观测值与单个值的可观测值组合在一起，然后将此结构扁平化 - 腾讯云开发者社区

文章/答案/技术大牛

发布

投稿 | 机器如何理解语言—中文分词技术

前言中文分词算法是指将一个汉字序列切分成一个一个单独的词，与英文以空格作为天然的分隔符不同，中文字符在语义识别时，需要把数个字符组合成词，才能表达出真正的含义。...跟隐马尔可夫模型通过联合分布进行建模不同，条件随机场试图对多个变量在给定观测值后的条件概率进行建模。...条件概率只与x和y的邻接结点有关，与其他的y结点没有关系。 ? 图3：条件随机场模型图解理论上来说，图G可具有任意结构，只要能表示标记变量之间的条件独立性关系即可。...给定观测序列x，链式条件随机场主要包含两种关于标记变量的团，即单个标记变量{yi}以及相邻的标记变量{yi-1，yi}。...因此分词的标记识别就是求对于各个观察变量，它们的标记变量（BMES）状态序列的概率最大值，即求： ? 的概率组合最大值。这个解法与隐马尔可夫类似，都是可以用viterbi算法求解。

1.1K5 2

常用的模型集成方法介绍：bagging、boosting 、stacking

总的来说，许多机器学习竞赛（包括 Kaggle）中最优秀的解决方案所采用的集成方法都建立在一个这样的假设上：将多个模型组合在一起通常可以产生更强大的模型。...自助法这种统计技术先随机抽取出作为替代的 B 个观测值，然后根据一个规模为 N 的初始数据集生成大小为 B 的样本（称为自助样本）。 ? 自助抽样过程示意图。...然而，与重点在于减小方差的 bagging 不同，boosting 着眼于以一种适应性很强的方式顺序拟合多个弱学习器：序列中每个模型在拟合的过程中，会更加重视那些序列中之前的模型处理地很糟糕的观测数据。...在算法的起始阶段（序列中的第一个模型），所有的观测数据都拥有相同的权重「1/N」。...然后，我们将下面的步骤重复 L 次（作用于序列中的 L 个学习器）：用当前观测数据的权重拟合可能的最佳弱模型计算更新系数的值，更新系数是弱学习器的某种标量化评估指标，它表示相对集成模型来说，该弱学习器的分量如何

1.2K1 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

深度 | 结合Logistic回归构建最大熵马尔科夫模型

当用于解决 NLP 任务时，它通过从输入文本中提取特征并线性组合它们来估计 p(y | x)，即，将每个特征乘以一个权重，然后将它们相加，然后将指数函数应用于该线性组合： ?...每个指标函数表示为 f_i(y , x)，对于类 y 的特征 i，给定观测值 x： ?...在最大熵马尔可夫模型中，转换函数和输入函数（即上一篇博客的 HMM 矩阵 A 和 B）被单个函数代替： ? 给定前一个状态 s_t-1 和当前的输入值 o_t，得到当前状态的概率 s_t。...其中 w_i 是与每个特征 f_i(x,y) 相关联的需要学习的权重，Z 是使矩阵在每行上总和为 1 的归一化因子。 ? 考虑整个观测序列的特征函数。...指数模型允许 MEMM 支持整个观测序列与前一状态（而不是两个不同的概率分布）的长距离交互。 MEMM 还可以扩展为包含涉及额外过去状态（而不仅仅是前一个状态）的特征。

8759 1

理解隐马尔可夫模型

在隐马尔可夫模型中，有两种类型的节点，分别为观测值序列与状态值序列，后者是不可见的，它们的值需要通过从观测值序列进行推断而得到。...为降低阅读与理解难度，本文尽量不过多涉及概率图模型的概念，而是从序列建模的角度对HMM进行解释。马尔可夫过程与马尔可夫模型马尔可夫过程是随机过程的典型代表。...这一结果也符合我们的直观认识：从i状态转移到j状态的概率估计值就是在训练样本中，从i状态转移到j状态的次数除以从状态转移到下一个状态的总次数。对于多个状态序列，方法与单个状态序列相同。...隐马尔可夫模型描述了观测变量和状态变量之间的概率关系。与马尔可夫模型相比，隐马尔可夫模型不仅对状态建模，而且对观测值建模。不同时刻的状态值之间，同一时刻的状态值和观测值之间，都存在概率关系。...最简单的方法是列举所有可能的状态序列，然后计算它们产生该观测序列的概率，找出概率最大的那个。但这是没有必要的，通过使用动态规划算法，可以高效的解决此问题。

1.6K2 0

常用的模型集成方法介绍：bagging、boosting 、stacking

自助法这种统计技术先随机抽取出作为替代的 B 个观测值，然后根据一个规模为 N 的初始数据集生成大小为 B 的样本（称为自助样本）。 ? 自助抽样过程示意图。...然而，与重点在于减小方差的 bagging 不同，boosting 着眼于以一种适应性很强的方式顺序拟合多个弱学习器：序列中每个模型在拟合的过程中，会更加重视那些序列中之前的模型处理地很糟糕的观测数据。...在算法的起始阶段（序列中的第一个模型），所有的观测数据都拥有相同的权重「1/N」。...然后，我们将下面的步骤重复 L 次（作用于序列中的 L 个学习器）：用当前观测数据的权重拟合可能的最佳弱模型计算更新系数的值，更新系数是弱学习器的某种标量化评估指标，它表示相对集成模型来说，该弱学习器的分量如何...首先，Stacking 通常考虑的是异质弱学习器（不同的学习算法被组合在一起），而bagging 和 boosting 主要考虑的是同质弱学习器。

9332 0

达观数据告诉你机器如何理解语言－中文分词技术

1.2K7 1

基于图的时间序列异常检测方法

一个变量中观测值间的相互依赖，可能存在正负相关性。正相关性表示观测值的增加或减少可能由先前观测值的变化引起，负相关性表示反比关系。...然而，处理变量中非线性复杂依赖性是实践中的主要障碍，因为观测值间的相互关系不直接，未来/过去的观测值对当前观测值的影响可能会随时间变化，导致确定适当的滞后变得困难。变量间的依赖性。...理解变量间的依赖关系对于捕获时间序列数据中的异常至关重要。两个高度相关的变量，一个变量的变化可预测另一变量的潜在变化。当所有变量及其相互作用考虑时，可以检测到单个变量的异常。...图1中展示了5个变量（传感器）时间序列数据X，每个传感器有3个观测值，时间间隔为同时记录五个传感器的特定观察。...为提高整体异常检测准确性，需利用这些方法的互补优势，如集成基于AE的重建和基于预测的模型，以检测更广泛的异常。另外，基于SSL的混合方法，如预测SSL与对比SSL模块组合，可提升学习表示泛化。

5651 0

常用的模型集成方法介绍：bagging、boosting 、stacking

8134 0

为什么梯度提升表现如此出色？

与其他模型（如随机森林）一样，梯度提升属于集成模型的范畴。该名称来源于该范畴的一个核心特征：它们不适应单个大模型，而是适应一个由多个模型组成的整体模型集合。集成模型与基础函数的概念密切相关。...两者都使用较简单的构建块，这些构建块组合在一起以解决更复杂的问题。在本文中，我将首先介绍基础函数的概念，然后展开基础函数如何应用于梯度提升模型。...以下是由5 Hz和2 Hz信号组合而成的基础“真实”函数comb，以及我们从中获取的观测值（黑点）： import numpy as np import pandas as pd from plotnine...但是，无论我们做什么，没有单个正弦波可以完美地拟合这些观测值。这是合理的，因为这些观测值来自组合的5 Hz和2 Hz线。为了获得良好的拟合，我们需要拟合一个结合了2Hz和5Hz函数的模型。...结论：弱学习器的集成梯度提升的核心概念是通过选择最小化与真实值之间损失的下一个弱学习器，来增强一系列连续（或集成）的弱学习器的效果。

1171 0

HMM、信号、时序、降噪（附代码）

3 观测分布接下来，我们需要考虑如何将（噪声）信号映射到这些状态。HMM采取的方法是引入观测分布p(y|x)，其中 y 是我们的观测值（在这种情况下为原始信号），x 是特定的“隐藏状态”。...我们的下一步是为每个状态设计一个观测分布，提供分离以使p(y|x=si)对比p(y|x=sj)的概率对于应该映射到状态si与sj的信号值来说有显著的不同。...4 与HMM结合观测分布为我们提供了 p(y|x=s)，但我们正在寻找的是 p(x=s|yn,yn−1,..y0)，即在给定观测序列（我们的噪声信号）的情况下处于“ s”状态的概率，yn,yn−1,....在序列中的每个时间步上，我们都会计算处于xt=s状态的概率如下： αt(xt)=p(yt|xt)∑xt−1p(xt|xt−1)αt−1(xt−1) 其中p(xt|xt−1) 是我们在所有可能状态组合中的转移概率...：原始信号中的偏差可能会使3个观测值分布产生偏斜转移概率不太可能代表所需的“粘性”，因此也不太可能表示期望的去噪一般来说，通过自己定义观测分布和转移概率矩阵将会获得更好的结果。

1.6K5 0

隐马尔可夫模型

，所有M个可能的观测集合 ? 隐马尔可夫模型三要素：状态转移概率矩阵A， ? 下一时刻t+1状态为 ? 的概率观测概率矩阵B， ? ，生成观测值 ? 的概率初始状态概率向量π， ?...一个隐马尔可夫模型可由λ=(A, B, π)来指代。 3 隐马尔可夫模型的三个基本问题（1）给定模型λ=(A, B, π)，计算其产生观测序列 ?...推测当前时刻最有可能出现的观测值 ?...，求各个状态序列I与观测序列O同时出现的联合概率P(I,O|λ)，然后对所有可能求和得到P(O|λ)。状态序列 ? 的概率是P(I|λ)= ? 对于固定状态序列 I，观测序列 ?...，表示模型λ，时刻 t，观测序列为 ? 且状态为 ? 的概率。（1）初始化前向概率状态为 ? 和观测值为 ? 的联合概率 ? （2）递推t=1,2,…,T-1 根据下图，得到 ? ?

5852 1

超越可观测性三大支柱

关于如何将 Spring Boot 与 OpenTelemetry 和 SigNoz 集成以实现可观测性的三大支柱，请参考我的《Spring Boot 监控》文章。...类似 Flamegraphs 和 Gantt 图的跟踪可轻松可视化整个请求，因为它在复杂的分布式设置中穿越不同组件。...这种方法消除了需要搜索多个服务器、容器和日志文件以跟踪单个请求的需求，从而节省大量工作时间。日志作为三大可观测性支柱中最古老的一支，日志已从基本的 'print' 语句演变为复杂的结构化格式。...例如，Logback 的结构化字段、属性和值可以由 SigNoz 查询，以过滤不相关的数据或隔离与特定跟踪或跨度 ID 相关的日志。...使用跟踪了解有问题请求的流程，并确定问题发生在旅程的哪个阶段。然后，深入了解这些特定跨度或服务的日志，以获取详细的错误信息。

2101 0

理解条件随机场

本节首先介绍概率无向图的概念，然后在其基础上介绍马尔可夫随机场。概率图模型概率图模型是机器学习中的一类算法，它用图进行建模。学过离散数学或数据结构的同学对图的概念不会陌生。...前者是观测序列，其值可见；后者是隐变量，也称为标签序列，其值不可见。如果给定x的条件下y是马尔可夫随机场，则称为条件随机场。下面给出条件随机场的形式化定义。...线性链条件随机场中的状态变量形成一个线性链，类似于数据结构中的链表结构，每个节点只与前一个节点（如果存在），后一个节点（如果存在）有关。即在时间序列中每个变量只和前一时刻、后一个时刻的变量有关 ?...T是观测序列的长度，n和m为特征函数的数量，由人工设定λ和μ为特征函数的权重，为模型的参数，其值越大说明此特征越有用。需要注意的是λ和μ与序列的位置无关。...特征函数s的以观测序列x，第i个标签值yi为输入，根据不同的输入值组合其输出值为1和0，此特征函数用于对输入变量和标签变量的概率依赖关系建模。

1.4K1 0

基本生物多样性变量EBVs

为了检测变化，使用标准格式和方法以及环境监测来系统的收集生物多样性观测值。这些观察性数据被转移到开放数据库。确保各数据库之间的数据可交互操作将有效利用生物多样性信息指导保护和可持续发展战略。...EBVs可以被可视化为随时间变化的单个样点，或在一个时间序列中聚集的多个地点的生物多样性观测值。实现EBVs的过程见下图。...然后，模型的验证可以用于全球和区域政策过程，以解释观察结果，改善对生物多样性变化的预测，并产生全球评估报告。 EBVs是可扩展的，这意味着底层观测值可以用来表示趋势分析所需的不同空间或时间分辨率。...例如，通过不同的采样事件或方法在一个地点收集的生态群落数据可以组合成一个单一的时间序列。综合数据可以反映整个区域生态群落的变化。...特征多样性生态群落中生物功能性状的多样性相互作用多样性生态群落中生物间多营养相互作用的多样性和结构生态系统功能：由生态系统中生物体的集体活动产生的与生态系统性能有关的属性 EBV名称 EBV

6072 0

一文看完《统计学习方法》所有知识点

AdaBoost: AdaBoost提高那些被前一轮弱分类器错误分类样本的权值,而降低那些被正确分类样本的权值.然后采取加权多数表决的方法组合弱分类器....隐马尔可夫模型(HMM) 隐马尔可夫模型是关于时序的概率模型,描述由一个隐藏的马尔可夫链随机生成不可观测的状态序列,再由各个状态生成一个观测而产生观测随机序列的过程....,πi表示时刻t=1处于状态qi的概率.隐马尔可夫模型由初始状态概率向量π,状态转移概率矩阵A以及观测概率矩阵B确定.π和A决定即隐藏的马尔可夫链,生成不可观测的状态序列.B决定如何从状态生成观测,与状态序列综合确定了观测序列...隐马尔可夫模型有三个基本问题,即概率计算问题,学习问题,预测问题. 概率计算问题:给定模型 ? 和观测序列 ? ,计算在模型λ下观测序列O出现的概率P(O|λ)....直接计算法:最直接的方法是列举所有可能长度为T的状态序列,求各个状态序列I与观测序列O的联合概率,但计算量太大,实际操作不可行.

1.2K2 1

基于目标导向行为和空间拓扑记忆的视觉导航方法

．于乃功等人模仿海马结构空间认知机理构建细胞吸引子模型，从而实现构建精确环境认知地图．使用二维记忆图储存环境信息，利用该抽象地图可完成路径规划任务．引入一种新颖的神经导航结构，该方法可从第一人称视角学习环境表征...，采用在情景记忆中得到广泛研究的时间距离判断观测是否邻近．从概念上讲，时间相关性网络可被看成一个分类任务，它给予时间上邻近的观测较高的相似值，而给予时间上远离的观测较低的相似值．由于观测序列的连续性，较短的时间距离必然导致相邻的观测...其中，loss用于衡量预测动作与实际动作之间的差异．通过以随机运动的智能体轨迹作为原始训练数据，可习得有效的动作条件分布P（a｜oi，oi＋k).时间相关性网络的训练样本由两个观测和一个二进制标签组成：...其中，狋犮１为第一次简化的时间相关系数，I＝２，３，…，T．根据阈值Tct，省略与o１邻近的观测，简化示意图如图９所示．这是简化的第一次迭代，观测O１将作为第一个导航节点W１储存在拓扑地图中，然后使用随后的观测和同样的方法持续简化序列直到最后一个观测...其中，Tcc为当前情景记忆与拓扑地图间的时间相关系数，Oi（i＝１，２，…，T）为当前序列中的观测，WX（X＝１，２，…，n）为拓扑地图中的导航节点．如果当前情景记忆中的观测全部与拓扑地图邻近，则不需要更新地图

5663 0

用Python将时间序列转换为监督学习问题

函数返回一个单个的值： return: 序列的 Pandas DataFrame 转为监督学习。新数据集创建为一个 DataFrame，每一列通过变量字数和时间步命名。...参数: data: 观测值序列，类型为列表或Numpy数组。 n_in: 输入的滞后观测值(X)长度。 n_out: 输出观测值(y)的长度。...参数: data: 观测值序列，类型为列表或Numpy数组。 n_in: 输入的滞后观测值(X)长度。 n_out: 输出观测值(y)的长度。...参数: data: 观测值序列，类型为列表或Numpy数组。 n_in: 输入的滞后观测值(X)长度。 n_out: 输出观测值(y)的长度。...，可轻松完成多元时间序列的预测。

3.9K2 0

用水浒传为例学习条件随机场

最大熵马尔科夫模型利用判别式模型的特点，直接对每一个时刻的状态建立一个分类器，然后将所有的分类器的概率值连乘起来。为了实现是对整个序列进行的分类。...在每个时刻t时，它的特征不仅来自当前观测值x_t，而且还来自前一状态值y_{t−1} 。所以MEMM中，给定观测序列 i1,...in 后，某个状态序列 in 的条件概率是可以直接学习的。...例如词性标注，如何判断给出的标注序列靠谱不靠谱，转移特征函数主要判定两个相邻的标注是否合理，例如，动词+动词语法不通。状态特征函数判定观测值与对应的标注是否合理，例如：ly结尾的词-->副词较合理。...对于边来说，也是类似的，只不过对每个起始id，都有连续标签个数平方种y值组合。...然后就可以从alpha向量中取到最终的权值, 再将权值累加。

8563 0

如何用Python将时间序列转换为监督学习问题

在本教程中，你将了解到如何将单变量和多变量时间序列预测问题转换为机器学习算法处理的监督学习问题。完成本教程后，您将知道：如何编写一个函数来将时间序列数据集转换为监督学习数据集。...这是一个很有用的工具，因为它允许我们在用机器学习算法解决时间序列问题时可以尝试不同的输入输出序列组合，以便观察哪一个可能得到更优的模型。...参数: data: 观测值序列，类型为列表或Numpy数组。 n_in: 输入的滞后观测值(X)长度。 n_out: 输出观测值(y)的长度。...参数: data: 观测值序列，类型为列表或Numpy数组。 n_in: 输入的滞后观测值(X)长度。 n_out: 输出观测值(y)的长度。...如何将多变量时间序列重构为单步和多步监督学习问题。

24.9K21 10

隐马尔可夫模型

其中是隐藏状态转移概率的矩阵，是观测状态生成概率的矩阵，π是隐藏状态的初始概率分布。同时我们也已经得到了观测序列={1,2,...}，现在我们要求观测序列在模型下出现的条件概率(|)。...比如识别1到10的系统，建立了10个隐含马尔可夫模型，然后输入一个数字，让系统检测。对每一个模型求一个概率，哪个模型的概率大，就认为这个数字属于哪个模型。乍一看，这个问题很简单。...虽然上述方法有效，但是如果我们的隐藏状态数非常多的那就麻烦了，此时我们预测状态有种组合，算法的时间复杂度是()阶的。...然后乘以状态转移的概率数aij，然后乘状态转成观测的概率数bj(Ot+1) α1(i)有p个，αt+1(j)也有p个，可以通过前一个α算出来。到了第T步，再把所有的加起来。...HMM常用概率的计算利用前向概率和后向概率，我们可以计算出HMM中单个状态和两个状态的概率公式。上面这些常用的概率值在求解HMM问题二，即求解HMM模型参数的时候需要用到。 2.

5042 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

投稿 | 机器如何理解语言—中文分词技术

常用的模型集成方法介绍：bagging、boosting 、stacking

深度 | 结合Logistic回归构建最大熵马尔科夫模型

理解隐马尔可夫模型

常用的模型集成方法介绍：bagging、boosting 、stacking

达观数据告诉你机器如何理解语言－中文分词技术

基于图的时间序列异常检测方法

常用的模型集成方法介绍：bagging、boosting 、stacking

为什么梯度提升表现如此出色？

HMM、信号、时序、降噪（附代码）

隐马尔可夫模型

超越可观测性三大支柱

理解条件随机场

基本生物多样性变量EBVs

一文看完《统计学习方法》所有知识点

基于目标导向行为和空间拓扑记忆的视觉导航方法

用Python将时间序列转换为监督学习问题

用水浒传为例学习条件随机场

如何用Python将时间序列转换为监督学习问题

隐马尔可夫模型

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐