Perguntas com a marcação «hidden-markov-model»

Estou procurando alguma implementação python (em python puro ou empacotando materiais existentes) do HMM e Baum-Welch. Algumas ideias? Acabei de pesquisar no google e encontrei material muito ruim em relação a outras técnicas de aprendizado de máquina. Por quê?

11 python  hidden-markov-model 

Quais são os benefícios de atribuir certos valores iniciais às probabilidades de transição em um modelo de Markov oculto? Eventualmente, o sistema os aprenderá; então, qual é o sentido de fornecer valores que não sejam aleatórios? O algoritmo subjacente faz alguma diferença como Baum – Welch? Se eu conhecer as …

11 machine-learning  expectation-maximization  hidden-markov-model 

As cadeias de Markov fazem sentido para mim; posso usá-las para modelar mudanças de estado probabilísticas em problemas da vida real. Depois vem o HMM. Diz-se que os HMMs são mais adequados para modelar muitos problemas do que os MCs. No entanto, os problemas mencionados pelas pessoas são um pouco …

11 hidden-markov-model 

Alguém pode esclarecer como os modelos de Markov ocultos estão relacionados à maximização de expectativas? Passei por muitos links, mas não consegui ter uma visão clara. Obrigado!

10 markov-process  expectation-maximization  hidden-markov-model 

Eu trabalho com bastante modelagem estatística, como Hidden Markov Models e Gaussian Mixture Models. Vejo que o treinamento de bons modelos em cada um desses casos requer uma grande quantidade (> 20.000 frases para HMMs) de dados que são obtidos de ambientes semelhantes ao uso final. Minha pergunta é: Existe …

10 modeling  hidden-markov-model  gaussian-mixture 

Em esta questão populares , alta resposta upvoted faz MLE e Baum Welch separar na montagem HMM. Para problemas de treinamento, podemos usar os três algoritmos a seguir: MLE (estimativa de máxima verossimilhança), treinamento em Viterbi (NÃO confunda com decodificação em Viterbi), Baum Welch = algoritmo de avanço / retrocesso …

9 hidden-markov-model  expectation-maximization 

Pergunta : A configuração abaixo é uma implementação sensata de um modelo Hidden Markov? Eu tenho um conjunto de dados de 108,000observações (realizadas ao longo de 100 dias) e aproximadamente 2000eventos ao longo de todo o período de observação. Os dados se parecem com a figura abaixo, onde a variável …

9 time-series  machine-learning  predictive-models  markov-chain  hidden-markov-model 

Os seguintes enxertos são retirados deste artigo . Eu sou novato no bootstrap e estou tentando implementar o bootstrap paramétrico, semiparamétrico e não paramétrico para o modelo misto linear com o R bootpacote. Código R Aqui está o meu Rcódigo: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult …

9 r  mixed-model  bootstrap  central-limit-theorem  stable-distribution  time-series  hypothesis-testing  markov-process  r  correlation  categorical-data  association-measure  meta-analysis  r  anova  confidence-interval  lm  r  bayesian  multilevel-analysis  logit  regression  logistic  least-squares  eda  regression  notation  distributions  random-variable  expected-value  distributions  markov-process  hidden-markov-model  r  variance  group-differences  microarray  r  descriptive-statistics  machine-learning  references  r  regression  r  categorical-data  random-forest  data-transformation  data-visualization  interactive-visualization  binomial  beta-distribution  time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression  r  time-series  seasonality  large-data  unevenly-spaced-time-series  correlation  statistical-significance  normalization  population  group-differences  demography 

Estou lendo este artigo: tradutor skype onde eles usam CD-DNN-HMMs (redes neurais profundas dependentes de contexto com modelos de Markov ocultos). Eu posso entender a idéia do projeto e a arquitetura que eles projetaram, mas não entendo o que são os senones . Estive procurando uma definição, mas não encontrei …

9 neural-networks  deep-learning  terminology  natural-language  hidden-markov-model 

Estou apenas tentando implementar o algoritmo de Baum-Welch em escala e encontrei um problema em que minhas variáveis ​​anteriores, após a escala, ultrapassam o valor de 1. Isso é normal? Afinal, as probabilidades não devem exceder 1. Estou usando o fator de escala que obtive das variáveis ​​avançadas: ct=1/∑s∈Sαt(s)ct=1/∑s∈Sαt(s) c_t …

9 machine-learning  hidden-markov-model  beta-distribution 

Parece que posso aprender bem os parâmetros e encontrar as probabilidades posteriores para os dados de treinamento, mas não tenho idéia de como fazer novas previsões sobre novos dados. O problema, em particular, vem das probabilidades de transição alteradas nas covariáveis, por isso não é trivial escrever código para prever …

8 r  hidden-markov-model  mixture 

Eu implementei os algoritmos Viterbi e Forward , mas, estranhamente, não consigo entender como o algoritmo Backward funciona. Intuitivamente, sinto que preciso fazer a mesma coisa que no Forward apenas para trás, usando os valores calculados durante a propagação do Forward . Minha intuição está correta? Eu li muitos slides …

8 markov-process  hidden-markov-model  viterbi-algorithm 

É possível construir um modelo estatístico que preveja a próxima jogada em um gráfico apenas com base em movimentos passados ​​e na estrutura do gráfico? Fiz um exemplo para ilustrar o problema: O tempo é discreto . Em cada rodada, você permanece no seu nó / vértice atual ou passa …

8 predictive-models  spatial  hidden-markov-model  graph-theory 

Essa é uma pergunta bastante genérica: suponha que eu queira construir um modelo para prever a próxima observação com base nas observações anteriores de ( N pode ser um parâmetro para otimizar experimentalmente). Portanto, basicamente temos uma janela deslizante de recursos de entrada para prever a próxima observação.NNNNNN Eu posso …

8 regression  time-series  modeling  prediction  hidden-markov-model 

Estou tentando entender qual é a diferença entre um HMM padrão e um HMM Bayesiano. A Wikipedia menciona brevemente como é o modelo, mas preciso de um tutorial mais detalhado. Alguém conhece um documento ou uma implementação que eu possa examinar? Também tenho problemas com a terminologia usada. O que …

8 bayesian  hidden-markov-model