Statistiken und Big Data hidden-markov-model

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Konfidenzintervalle bei Verwendung des Bayes-Theorems

Ich berechne einige bedingte Wahrscheinlichkeiten und zugehörige 95% -Konfidenzintervalle. In vielen meiner Fälle habe ich eine einfache Anzahl von xErfolgen aus nVersuchen (aus einer Kontingenztabelle), sodass ich ein Binomial-Konfidenzintervall verwenden kann, wie es binom.confint(x, n, method='exact')in in angegeben ist R. In anderen Fällen habe ich solche Daten jedoch nicht, daher …

8 r bayesian confidence-interval conditional-probability hidden-markov-model segmentation hypothesis-testing statistical-significance multiple-comparisons multiple-regression r regression survey sample finite-population pca model-selection dataset partitioning clustering time-series least-squares regression standard-error causality r time-series outliers missing-data machine-learning svm hypothesis-testing discrete-data r data-visualization survey likert finance regression pca feature-selection stepwise-regression underdetermined svm natural-language

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Berechnung der Emissionswahrscheinlichkeitswerte für das Hidden Markov Model (HMM)

Ich bin neu in HMM und lerne noch. Ich verwende derzeit HMM, um einen Teil der Sprache zu markieren. Um den Viterbi-Algorithmus zu implementieren, benötige ich Übergangswahrscheinlichkeiten ( ) und Emissionswahrscheinlichkeiten ( b_i (o) ).ai,jai,j a_{i,j} \newcommand{\Count}{\text{Count}}bi(o)bi(o) b_i(o) Ich generiere Werte für diese Wahrscheinlichkeiten mithilfe einer überwachten Lernmethode, bei der …

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Wie trainiere ich ein verstecktes Markov-Modell mit Gaußscher Mischung?

Ich möchte ein Hidden-Markov-Modell (HMM) mit kontinuierlichen Beobachtungen erstellen, die als Gaußsche Gemische modelliert sind ( Gaußsches Mischungsmodell = GMM). Ich verstehe den Trainingsprozess so, dass er in Schritten durchgeführt werden sollte.222 1) Trainieren Sie zuerst die GMM-Parameter mithilfe der Erwartungsmaximierung (EM). 2) Trainieren Sie die HMM-Parameter mit EM. Ist …

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Als «hidden-markov-model» getaggte Fragen