详解HMM模型的Python代码实现及演示(NLP篇)
5星
- 浏览量: 0
- 大小:None
- 文件类型：None
简介：
本篇文章深入浅出地讲解了隐马尔可夫模型(HMM)在自然语言处理领域的应用，并通过具体的Python代码示范其实现过程。适合对NLP和HMM感兴趣的读者学习参考。
一文读懂NLP之HMM模型代码python实现与演示
1. 前言
在之前的文档《一文读懂NLP之隐马尔科夫模型（HMM）详解加python实现》中，已经详细介绍了HMM模型的算法原理。本段落将从零开始实现HMM模型。
定义HMM模型：
```python
class HMM(object):
def __init__(self, n, m, a=None, b=None, pi=None):
# 可能的隐藏状态数
```
2. 概率计算问题
2.1 前向算法
2.2 后向算法
3. 模型训练问题
3.1 监督学习–最大似然估计
3.2 Baum-Welch算法
4. 序列预测问题
4.1 维特比算法
全部评论 (0)
还没有任何评论哟~
