HMMs是连续时间隐马尔可夫模型。

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简介：
该文档旨在介绍HMM，即Python中的隐马尔可夫模型库。它是一个便于使用的通用工具集，涵盖了训练、验证以及对数据模型进行实验所需的所有关键功能。借助Cython技术，可以有效地评估计算量较大的部分。用户可以构建两种类型的模型：离散隐马尔可夫模型通常被简化为隐式马尔可夫模型；而连续时间隐马尔可夫模型则是一种更高级的变体，其状态转换能够在连续的时间内发生，并且允许观测时间呈现随机分布。为了便于用户上手，建议在开始使用前仔细研读提供的示例教程，该教程详细阐述了大部分常见的使用场景。如果您希望对该主题有更深入的理解，可以参考相关的文档或阅读主要的参考文章。项目来源于以下地址：，，该项目需要Python 3.5版本作为支持，并依赖于Cython、ipython、matplotlib、notebook、numpy、pandas、scipy等库。用于测试环境的库包括pytest。安装NumPy和Cython后，可以直接从test pypi获取并安装该软件包。

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连续时间隐马尔可夫模型(HMMs)

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连续时间隐马尔可夫模型（HMMs）是一种统计模型，用于描述系统在不同状态之间转换且这些状态不可直接观察的情况。该模型广泛应用于语音识别、自然语言处理等领域中，能够有效捕捉信号随时间变化的特征与模式。 HMM是Python的一个隐马尔可夫模型库。它是一个易于使用的通用库，实现了训练、检查和试验数据所需的所有重要子方法。Cython支持计算上昂贵的部分的有效性。您可以构建两种类型的模型：离散隐马尔可夫模型通常就是指一般的隐式马尔科夫模型；连续时间的隐马尔可夫模型是隐藏马尔可夫模型的一种变体，其中状态转换可以在连续时间内发生，并且允许观察时间具有随机分布。在开始使用之前建议先阅读示例教程，它涵盖了大多数主要应用场景。为了更深入地了解这个主题，您可以查阅相关资料或参考主要的学术文章。该项目需要Python 3.5版本以及Cython、ipython、matplotlib、notebook、numpy、pandas和scipy等库的支持；对于测试环境还需要安装pytest。在下载并安装了Numpy和Cython后，可以从test pypi直接安装软件包。

连续隐马尔可夫与离散隐马尔科夫模型的MATLAB实现.zip_CHMM_DHMM_matlab_连续隐马尔

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本资源提供了连续隐马尔可夫（CHMM）和离散隐马尔可夫（DHMM）模型在MATLAB中的实现代码，适用于语音识别、自然语言处理等领域研究。隐马尔可夫模型在连续情况和离散情况下都可以用MATLAB进行实现。

隐马尔可夫模型（HMM）- 马尔可夫模型

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隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）是一种统计模型，用于描述一个系统在不同状态间转移的过程，其中观察到的数据依赖于系统的隐藏状态。该模型基于马尔可夫假设，即下一个状态只与当前状态相关。HMM广泛应用于语音识别、自然语言处理和生物信息学等领域。隐马尔科夫模型（HMM）是一种统计模型，用于描述一个系统在不同时间点的状态序列，并且这些状态是隐藏的、不可直接观测到的。该模型假设存在一组可能的状态以及从一种状态转移到另一种状态的概率规则。同时，每个状态下会生成某种观察值，但这种输出并不是唯一确定的，而是基于一定的概率分布。隐马尔科夫模型在语音识别、自然语言处理和生物信息学等领域有着广泛的应用。它可以用来解决序列标注问题，如命名实体识别；也可以用于时间序列预测等任务中。

马尔可夫连续时间过程的建模：Markov Process

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简介：《马尔可夫连续时间过程的建模》深入探讨了Markov过程理论及其应用，涵盖从基础概念到高级模型构建技巧，为读者提供全面的理解和实用指南。马尔可夫过程以及马尔可夫连续时间过程的建模。

隐马尔可夫模型的参数估计与隐马尔科夫模型

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本文探讨了隐马尔可夫模型（HMM）中的关键问题——参数估计，并深入分析了HMM的工作原理及其广泛应用。通过详述前向后向算法等核心方法，为读者提供了一个全面了解HMM的视角。隐马尔可夫模型的参数包括： 1. 状态总数 N； 2. 每个状态对应的观测事件数 M； 3. 状态转移矩阵； 4. 每个状态下取所有观测事件的概率分布； 5. 起始状态。

高级编程中的连续时间马尔可夫链

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本课程深入探讨高级编程中连续时间马尔可夫链的应用与实现，涵盖理论基础、模型构建及实际案例分析，助力学员掌握复杂系统模拟技能。第五章连续时间的马尔可夫链及非负整数在第四章中我们探讨了时间和状态都是离散的基本形式的马尔科夫过程，在此基础之上，本章节将引入一类应用广泛的特殊类型的马尔可夫链——连续时间且状态为离散值的随机过程。这类特殊的概率模型被称为“连续时间马尔可夫链”。定义：设有一个取非负整数值的时间连续型随机变量序列{X(t), t ≥ 0}，其状态空间由一系列不小于零的整数构成（如0,1,2,...）。如果对于该过程而言，在已知当前时刻的状态及其所有过去时间点上所处的所有可能状态下，未来某一特定时间内系统状态变化的概率仅依赖于现在的状态而与历史无关，则称此连续时间随机变量序列为具有马尔可夫性质的过程。具体来说，转移概率P(X(t+s) = j | X(s) = i, X(u) = k for all u < s)，其中s和t代表任意正实数时刻，i、j为状态空间中的非负整数值，并且k表示在时间u之前所有可能的状态值。此条件下的转移概率可以简写成Pij(t), 即从任一状态转移到另一个特定状态的概率仅依赖于当前的时间间隔。当连续时间马尔可夫链具有平稳的或齐次性（即转移概率不随具体时刻变化）时，我们可以进一步简化上述表达式为Pij(s, t)，表示在任意两个给定时刻s和t之间系统从一个状态转移到另一个特定状态的概率。这种情况下，我们通常简写成Pij(t)来描述系统的动态特性。总结来说，连续时间马尔可夫链是一种特殊的随机过程模型，在该过程中未来的变化仅依赖于当前的状态而与过去的路径无关，并且其转移概率具有一定的平稳性或齐次性质。

HSMM：一种基于隐马尔可夫模型的状态持续时间可变的扩展模型

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HSMM是一种改进的隐马尔可夫模型，特别之处在于它能够处理和预测状态持续时间的变化，为序列数据建模提供了更灵活的选择。 HSMM（混合状态隐马尔可夫模型）是隐马尔可夫模型的一种扩展形式，它描述了每个潜在状态的持续时间是可以变化的。

隐马尔可夫模型(HMM)概述

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隐马尔可夫模型（HMM）是一种统计模型，用于描述一个系统在序列数据中的状态变化过程。它假设存在一个不可直接观测的状态序列，该序列通过生成可以观测到的数据来间接反映系统的运作规律。HMM广泛应用于语音识别、自然语言处理和生物信息学等领域，是解决时间序列问题的重要工具之一。网上可以找到HMM的C和C++实现资源，这些资源涵盖了离散和连续模型的实现。

隐马尔可夫模型的Matlab代码

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本项目提供了一系列用于处理和分析序列数据的隐马尔可夫模型（HMM）的Matlab实现代码，适用于模式识别、语音识别等领域。这段源码是我自己实践过的，确保可用，并且包含多个例子供学习参考。使用的是MATLAB，物有所值。

关于隐马尔可夫模型的PPT

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本PPT旨在深入浅出地介绍隐马尔可夫模型的基本概念、数学原理及其应用实例，适合初学者快速掌握该理论框架。此PPT由专业人员编写，内容条理清晰，重点突出，并结合了简单易懂的实例，深入浅出地介绍了隐马尔可夫模型。