第一部分：基本含义能够通过微小的现象看到事物的本质“见微知著，睹始知终”：见到事情的苗头，就能知道它的实质和发展趋势。看到开始就知道结局了。比喻小中见大、以小见大。我们前面研究过朴素贝叶斯模型，但是人家是有各种独立分布的条件假设的，它无法处理又相互关联的特征属性，也

卡尔曼滤波器卡尔曼滤波器是一种有效的递归滤波器，它估计线性动态系统的状态，即使在噪声的影响下也能做到这一点。它由RudolfE.Kalman于1960年提出，广泛应用于工程和经济学领域，特别是在信号处理和数据分析中。核心思想：卡尔曼滤波器通过一系列测量观察（包含统计噪声）来估计过

定义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随机序列,再由各个状态生成一个观测从而产生观测随机序列的过程。隐藏的马尔可夫链随机生成的状态的序列,称为状态序列(StateSequence);每个状态生成一个观测,而由此产生的观测

目录前言隐马尔可夫模型(HMM)与隐半马尔可夫模型(HSMM)的区别隐马尔可夫模型(HMM)隐半马尔可夫模型(HSMM)HSMM的特点应用场景实现复杂度隐马尔可夫模型(HMM)与隐半马尔可夫模型(HSMM)对比表结论前言   在序列数据分析领域，隐马尔可夫模型(Hidd

原文链接：http://tecdat.cn/?p=7973原文出处：拓端数据部落公众号  最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯隐马尔可夫hmm的研究报告，包括一些图形和统计输出。贝叶斯隐马尔可夫模型是一种用于分割连续多变量数据的概率模型。该模型将数据解释为一系列隐藏状态生成。每个状态都是重尾

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目录1.GMMHMM参数的学习2.GMM概率计算3.具体训练流程4.三音素模型6.三音素GMM-HMM模型训练7.串接HMM的Viterbi识别1.GMMHMM参数的学习GMM-->声学模型声学特征与音素的映射关系HMM-->语言模型已经直到发音决绝如何得到正确的文本一个发硬会对应多个文本哪种文

Kubernetes资源管理介绍kubernetes中，所有的内容都抽象为资源，用户需要通过操作资源来管理kubernetes。kubernetes的最小管理单元是pod而不是容器，所以只能将容器放在pod中，而kubernetes一般也不会直接管理pod，而是通过pod控制器来管理pod的。pod可以提供服务之后，就要考虑如何访

语法kubevtl[command][type][name][flags]command:指定要对一个或多个资源执行的操作，例如,`create`,`get`,`describe`,`delete`.type:指定资源类型。资源类型不区分大小写，可以指定单数，复数或缩写形式。kubectlgetpodpod1kubectlgetpodspod1

1.Background频率派：定义lossfunction并进行优化贝叶斯派：计算后验概率，使用数值积分的方式计算2.HMMHMM是一个属于概率图模型中的动态模型(ref:概率图模型)，并不要求数据是独立同分布的，又是一个混合模型HMM中的变量可以分为两组，一组为状态变量\(y=\{y_1,\dots,y_n\}\)

docker存储配置与管理查看dockerinfo[root@hmmoverlay2]#dockerinfoClient:DockerEngine-CommunityVersion:25.0.3Context:defaultDebugMode:falsePlugins:buildx:DockerBuildx(DockerInc.)Version:v0.12.1Path:/usr/libexe

docker网络基础了解docker网络两种docker网络单主机与多主机的docker网络网络驱动网络驱动介绍bridge桥接网络，这是默认的网络驱动程序host主机网络overlay覆盖网络macvlan将mac地址分配给容器，使容器作为网络上的物理设备none表示关闭容器的所有

从命令行模式转换为图形化模式首先需要安装对应的图形化安装包yumgroupinstall"GNOMEDesktop""GraphicalAdministrationTools"报错Transactioncheckerror:file/boot/efi/EFI/centosfrominstalloffwupdate-efi-12-5.el7.centos.x86_64conflictswithfilefr

[root@hmm~]#vi/etc/docker/daemon.json[root@hmm~]#systemctldaemon-reload[root@hmm~]#systemctlrestartdocker[root@hmm~]#cat/etc/docker/daemon.json{"registry-mirrors":["https://registry.docker-cn.com"]}[root@hmm~]

​ 隐马尔可夫模型（HiddenMarkovModel,HMM）是一个强大的工具，用于模拟具有隐藏状态的时间序列数据。HMM广泛应用于多个领域，如语音识别、自然语言处理和生物信息学等。在处理HMM时，主要集中于三个经典问题：评估问题、解码问题和学习问题。三个问题构成了使用隐马尔可夫模型时的基础

原理：起始概率、发射概率和跳转概率三套参数可以完整地描述任意一个HMM模型起始概率：第一回合隐状态所有取值的概率发射概率：每一种隐状态可能对应的所有可观测状态的概率（发生某种隐状态的前提下再发生每种可观测状态的概率）转移状态：各个隐状态之间转换的概率应用：模型评估问

隐马尔可夫模型文章目录隐马尔可夫模型定义HMM模型的应用Problem1直接计算前向计算后向计算Problem2定义隐马尔科夫模型(HiddenMarkovModel,HMM)是建模序列数据的图模型在HMM模型存在隐藏状态，以及观测状态设为所有隐藏状态的集合，为所有观测状态的集合，即设存在长度为的序列，

BMES=>B-begin:词语开始、M-middle：词语中间、E-end：词语结束、S-single:单独成词训练的过程，就是求三个矩阵的过程初始概率矩阵转移概率矩阵发射矩阵每个字有4种可能性，上图中有7个字，就是4^7种可能性维特比算法，从众多路径中，挑出最优的那条，他和隐马尔可夫没有强关联初

BMES=>B:词语开始、M：词语中间、E：词语结束、S:单独成词并非所有中文任务都需要分词语料库每行是一篇“文章”每篇文章用空格分开语料库的准确性，严重影响分词结果理论上，语料库越大越好每个字都有一个标识（隐藏状态），可以根据语料库得到所有标识中文分词就是为了得到状态

https://www.kernel.org/doc/html/v6.6/mm/hmm.html异构内存管理（HMM）HMM提供基础设施和辅助工具，将非常规内存（例如设备内存，如GPU板载内存）整合到常规内核路径中，其核心是为此专门设计的用于此类内存的structpage（请参见本文档的第5至7节）。HMM还提供了用于SVM（共享虚拟内存）的可选辅

【HMM基本概念】隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是一种统计模型，用于描述一个含有未知参数（隐状态）的马尔可夫过程。在HMM中，我们不能直接观察到状态，但可以观察到每个状态产生的一些相关数据（观测值）。HMM的目标是，给定观测序列，估计出最可能的状态序列。HMM的基本假设有两个（见例子

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分词基于字典的分词，基于标注的分词基于字典的分词基于字典博客列出所有分词可能，算出每种分词概率马尔可夫假设：每个词的出现只跟前一个词的出现有关n-gram：每个词的出现跟前n-1个词有关构建有向无环图，viterbi算法求最优路径效率更高jieba分词原理加载字典,生成

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原文链接：http://tecdat.cn/?p=17592最近我们被客户要求撰写关于隐马尔可夫HMM模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。最近，我们使用隐马尔可夫模型开发了一种解决方案，并被要求解释这个方案HMM用于建模数据序列，无论是从连续概率分布还是从离散概率分布得出的。它们与状态空间和