隠れマルコフモデルの例
隠れマルコフモデルの例 その２ Pythonで隠れマルコフモデルのFilteringの例 Pythonで隠れマルコフモデルのSmoothingの例 隠れマルコフモデルとは、システムがパラメータのわからないマルコフ性を持つとする確率モデルです。マルコフ性とはその過程の将来状態の条件付き確率分布が、現在の状態のみにより決まり、過去のどんな状態にもよらないという特性のことです。ここではこのモデルの例を記します。 ある友達が遠くに住んでいて、毎日何をしたかをあなたに電話で話します。友達は「散歩」「買物」「掃除」の3つのことにしか関心がありません。友達が何をするかはもっぱらその日の天気で決めます。あなたは友達が住んでいるところの天気の明確な情報は持っていません。でも、どんな傾向があるかは知っています。友達が日々電話で話す出来事に基づいて、友達が住んでいるところの天気を推定してみましょう。 天気は離散
NLP2013 program
言語処理学会第19回年次大会(NLP2013)プログラム 日時： 2013年3月12日(チュートリアル)，13日〜15日(本会議) 会場： 名古屋大学 スケジュール 発表一覧 著者索引 (ア行 カ行 サ行 タ行 ナ行 ハ行 マ行 ヤ行 ラ行 ワ行 A-Z) ◎は若手奨励賞の選考対象となる発表者 (2013年4月1日時点で30歳未満であり，かつ，若手奨励賞選考対象となることに同意した方) ○はその他の発表者 会場 名古屋大学 東山キャンパス IB電子情報館・ES総合館 (キャンパスアクセスマップ) 会場案内図(PDF) 所在地: 名古屋市千種区不老町 (〒464-8601） 受付（IB電子情報館）への道順 地下鉄名城線 名古屋大学駅下車．改札を出て右（3番出口方面）へ進む． エスカレータを上がり，途中にある「西地区連絡通路」から出て，正面の階段を上る． 正面の入口がＩＢ電子情報館の入口です．
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