hmm啥意思?

Posted 2023-05-03

参考技术A

1、Hmm读法为：[(h)m] 

2、意思为：（书写形式，表示有疑虑或犹豫时发出的声音）呣，嗯，唔，哼 。

3、例句：

Hmm，The fish is good.

意思为：嗯，鱼很好。

扩展资料

hmm的其他含义：

隐马尔可夫模型（HMM）统计模型，它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。然后利用这些参数来作进一步的分析，例如模式识别。

一种HMM可以呈现为最简单的动态贝叶斯网络。隐马尔可夫模型背后的数学是由LEBaum和他的同事开发的。它与早期由RuslanL.Stratonovich提出的最优非线性滤波问题息息相关。

参考技术B

隐马尔可夫模型(HMM)是指隐马尔可夫模型，是一种用于描述参数未知的马尔可夫过程的统计模型。困难在于从可观察的参数中确定过程的隐藏参数。这些参数然后被用于进一步的分析，例如模式识别。

隐马尔可夫模型最早是由伦纳德·鲍姆(Leonard E. Baum)和其他作者在20世纪60年代下半叶的一系列统计论文中描述的。隐马尔可夫模型的最初应用之一是语音识别，始于20世纪70年代中期。

20世纪80年代后半期，隐马尔可夫模型开始应用于生物序列的分析，特别是DNA。自此，隐马尔可夫模型逐渐成为生物信息学领域不可或缺的技术。

扩展资料：

隐马尔可夫模型三大假设。

1）齐次马尔可夫假设。又叫一阶马尔可夫假设，即任意时刻的状态只依赖前一时刻的状态，与其他时刻无关。符号表示为：

2）观测独立性假设。任意时刻的观测只依赖于该时刻的状态，与其他状态无关。

3）参数不变性假设。上面介绍的三大要素不随时间的变化而改变，即在整个训练过程中一直保持不变。

参考资料来源：百度百科-隐马尔可夫模型

动态朴素贝叶斯分类器和朴素贝叶斯分类器有啥区别

【中文标题】动态朴素贝叶斯分类器和朴素贝叶斯分类器有啥区别

【英文标题】：What is the difference between dynamic Naive Bayes Classifier and Naive Bayes Classifier动态朴素贝叶斯分类器和朴素贝叶斯分类器有什么区别

【发布时间】：2018-02-06 07:22:12

【问题描述】：

我目前使用 HMM 来预测太阳辐射。

传统的HMM模型只能考虑一个观测序列数据。

但是，当我使用 Gibbs 抽样来估计隐藏状态时，会减少 4 并且误差很高。

现在，我正在考虑如何将多个数据输入到模型中，例如使用温度和消耗数据作为观察值。

所以我搜索动态朴素贝叶斯分类器。但是，我不知道什么是动态朴素贝叶斯分类器以及如何实现它。

谁能给我一些答案或提供一些教程。

提前致谢:)

【问题讨论】：

你现在可以回答你自己的问题了吗？

【参考方案1】：

朴素贝叶斯分类器是一种有监督的机器学习模型，用于对给定的训练和测试数据集执行分类任务，并假设所有特征都独立于分配的类标签。相反，动态朴素贝叶斯分类器是 HMM 模型的广义版本，可以对多变量观察序列进行建模。更多细节请看下面的论文，你只需要改变部分HMM模式就可以得到你自己的DNBC分类器。

http://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1665-64232011000100007

谢谢