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隠れマルコフモデル入門
隠れマルコフモデル(Hidden Markov Model,HMM,Regime Switching Model,レジームスイッチングモデル)の専門サイト隠れマルコフモデル(Hidden Markov Model,HMM,Regime Switching Model,RSM,レジームスイッチングモデル)の紹介 このサイトでは主に経済、ファイナンスの分野における隠れマルコフモデル(レジームスイッチングモデル)について紹介しています。 There is embedded content here that you cannot see. Please open the post in a web browser to see this. その他のビデオ 隠れマルコフモデルの下での因子分析 (隠れマルコフモデルによる経済分析「因子分析編」) 目次 一般向けの説明 レジームスイッチングモデルとは
Class N-gramモデルとHMM、もしくはどこが隠れてるねん - 射撃しつつ前転 改
Class N-gramモデルというのは、各単語はあるクラスに所属するものとし、クラスの連なりによって次の単語の確率分布を予測する言語モデルである。各単語がどのクラスに所属するかは、コーパスの対数尤度を最大化するように決定される。 このモデルはHMMと非常に似ている。HMMとの違いは、HMMでは単語があるクラスへと所属する確率が存在するのに対し、Class N-gramモデルでは単語はあるクラスへと確実に所属するところだ。つまり、クラスAに所属する単語は、クラスBやCには絶対に所属しない。（HMMだと、クラスAへの所属確率0.8, クラスBへの所属確率0.1、みたいになる。）比べてみるとつまり、HMMの方がちょっと柔らかい印象を受ける。 今、ちょっと嘘を書いた。もしかするとClass N-gramモデルという言葉で、各単語のクラスへの所属確率をイメージする人もいるかもしれない。ただ、この日
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