Induction to Hidden Markov Models and Their Applications to Classification Problems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Storming Media

作者:Michail Zambartas

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1999

价格:0

装帧:Spiral-bound

isbn号码:9781423541592

丛书系列:

图书标签:

• Hidden Markov Models
• Machine Learning
• Classification
• Pattern Recognition
• Statistical Modeling
• Algorithms
• Probability
• Bioinformatics
• Speech Recognition
• Time Series Analysis

隐藏马尔可夫模型及其在分类问题中的应用：深入探索与实践 本书旨在为读者提供一个全面而深入的隐藏马尔可夫模型（HMM）及其在各类分类问题中应用的导引。我们将从HMM的基本理论出发，逐步剖析其核心概念、数学模型以及关键算法，同时结合实际案例，展示HMM在处理复杂序列数据时的强大能力。 第一章：概率论与统计基础回顾 在正式介绍HMM之前，我们首先回顾概率论和统计学中的一些基础知识，为后续内容的理解奠定坚实的基础。这包括： 概率基本概念： 事件、概率、条件概率、联合概率、独立性、贝叶斯定理等。 随机变量与概率分布： 离散随机变量、连续随机变量、常见的概率分布（如伯努利分布、二项分布、泊松分布、高斯分布等）及其性质。 统计推断基础： 参数估计（如极大似然估计、矩估计）、假设检验等。 第二章：马尔可夫链：序列建模的基石 马尔可夫链是理解HMM的关键前置概念。本章将重点介绍： 马尔可夫链定义： 状态、状态转移、转移概率矩阵。 马尔可夫性质： “无记忆性”的含义及其重要性。 马尔可夫链的类型： 有限状态马尔可夫链、离散时间马尔可夫链。 马尔可夫链的性质： 平稳分布、遍历性等。 高阶马尔可夫链： 概念及其与一阶马尔可夫链的区别。 第三章：隐藏马尔可夫模型（HMM）：揭示隐藏的结构 本章是本书的核心，将详细阐述HMM的理论框架： HMM的组成要素： 隐藏状态（Hidden States）： 不能直接观测到的状态。 状态转移概率（State Transition Probabilities）： 隐藏状态之间的转移概率。 观测符号（Observable Symbols）： 可以直接观测到的输出。 观测概率（Observation Probabilities）/ 发射概率（Emission Probabilities）： 在特定隐藏状态下产生某个观测符号的概率。 初始状态概率（Initial State Probabilities）： 模型开始时处于各个隐藏状态的概率。 HMM的数学表示： 使用λ = (A, B, π) 来定义一个HMM，其中A为状态转移矩阵，B为观测概率矩阵，π为初始状态概率向量。 HMM的三大基本问题： 1. 评估问题（Evaluation Problem）： 给定一个HMM和一系列观测序列，计算该观测序列出现的概率。我们将介绍前向算法（Forward Algorithm）和后向算法（Backward Algorithm）。 2. 解码问题（Decoding Problem）： 给定一个HMM和一系列观测序列，找到最有可能生成该观测序列的隐藏状态序列。我们将详细讲解维特比算法（Viterbi Algorithm）。 3. 学习问题（Learning Problem）： 给定一个HMM的结构（状态数）和一系列观测序列，估计HMM的参数（A, B, π）。我们将介绍鲍姆-韦尔奇算法（Baum-Welch Algorithm），也称为期望最大化（EM）算法在HMM中的应用。 第四章：HMM在分类问题中的应用 本章将重点探讨HMM如何被有效地应用于各种分类任务： HMM作为分类器： 建模思想： 为每个类别构建一个独立的HMM，然后根据观测序列属于哪个HMM的概率最高来判断类别。 训练过程： 对每个类别的训练数据分别使用鲍姆-韦尔奇算法训练其对应的HMM。 分类过程： 对于新的观测序列，计算其在每个HMM下的出现概率，选择概率最大的HMM对应的类别作为预测结果。 实际应用案例分析： 语音识别： HMM在语音识别领域是经典应用，将声学信号的观测序列与语音单元（如音素、词）的隐藏状态关联起来。 手写字符识别： 将手写笔画的轨迹视为观测序列，隐藏状态对应字符的笔画结构或书写过程。 自然语言处理： 词性标注（Part-of-Speech Tagging）： 观测序列是单词，隐藏状态是词性。 命名实体识别（Named Entity Recognition）： 观测序列是文本，隐藏状态是实体标签（如人名、地名、组织名）。 生物信息学： DNA序列分析： 识别基因区域、 CpG岛等。 蛋白质结构预测： 分析氨基酸序列与蛋白质二级结构之间的关系。 金融数据分析： 识别市场状态、预测股票走势。 第五章：HMM的变种与进阶 为了应对更复杂的现实问题，HMM也发展出了一些变种和扩展： 离散观测HMM vs. 连续观测HMM： 离散观测HMM： 观测值来自一个有限的离散集合。 连续观测HMM： 观测值是连续的，通常使用混合高斯模型（Gaussian Mixture Model, GMM）来近似观测概率。 条件随机场（Conditional Random Fields, CRFs）： 对比HMM，CRFs作为一种判别式模型，在处理序列标注等问题时具有优势。 深度学习与HMM的结合： 探讨如何将深度学习模型（如循环神经网络RNN、长短期记忆网络LSTM）与HMM结合，以提升模型的表达能力和性能。 第六章：实践指导与工具 本章将提供一些实际操作的建议和常用工具的介绍： HMM模型的设计： 如何根据具体问题选择合适的HMM结构（隐藏状态的数量）。 数据预处理： 为HMM模型准备和预处理序列数据。 常用HMM工具包： 介绍一些流行的HMM实现库和软件，如Python的hmmlearn库、MATLAB的Statistics and Machine Learning Toolbox等。 模型评估与调优： 如何评估HMM模型的性能，以及进行参数和结构调优。 通过本书的学习，读者将能够深刻理解隐藏马尔可夫模型的核心原理，掌握其在各种分类问题中的应用方法，并能够独立地设计、实现和优化基于HMM的解决方案。本书的编写力求理论与实践相结合，旨在为研究人员、工程师和学生提供一个坚实的基础和清晰的指导。

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