リダイレクトの警告表示中のページから http://vision.kuee.kyoto-u.ac.jp/~hiroaki/publication/Kawashima_2006_CVIMsurvey.pdf にリダイレクトしようとしています。 このページにリダイレクトしないようにする場合は、前のページに戻ってください。
リダイレクトの警告
表示中のページから http://www.ism.ac.jp/~shiro/papers/thesis/master.pdf にリダイレクトしようとしています。 このページにリダイレクトしないようにする場合は、前のページに戻ってください。
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
HMM(Hidden Markov Model,隠れマルコフモデル)
HMMは、不確定な時系列のデータをモデル化するための有効な統計的 手法である[4]。HMMは、出力シンボルによって一意に状態遷移先が 決まらないという意味での非決定性確率有限オートマトンとして定義される。 出力シンボル系列が与えられても状態遷移系列は唯一に決まらない。観測でき るのはシンボル系列だけであることからhidden(隠れ）マルコフモデルと呼ば れる [60]。 HMMはパラメータとして状態遷移確率、シンボル出力確率、初期状態確率を持 つ。そして、シンボル出力確率の計算方法によって離散型HMMと連続分布型HMM に別れる。また、シンボル出力確率が状態で出力されるMooreマシンと状態遷 移で出力されるMealyマシンに分類できる。以下では、Mealyタイプの離散型 HMMについて述べる[60]。なお、MooreタイプとMealyタイプは相互 に変換可能である。
マルコフ情報源
マルコフ情報源 Markov source ホーム 情報通信のハイパーテキストは下記へ移動しました。 http://www.mnc.toho-u.ac.jp/v-lab/ お探しの内容は、下記の目次にあります。 http://www.mnc.toho-u.ac.jp/v-lab/yobology/index.htm
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
