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李虎
开发组长/高级工程师
李虎,联想集团PCSD业务UDS平台推荐算法团队开发负责人,曾获2018-2019年度联想集团中国区优秀员工。在联想内部,做过多次企业内训和技术支持,并在北京线下技术沙龙分享会上作为演讲嘉宾分享算法实战应用效果,拥有丰富的线上,线下培训经验。对机器学习,深度学习算法建模,推荐系统,大数据有多年的实际经验。CSDN博客专家,著有大白话算法系列,以通俗生动的方式讲解人工智能前言算法。愿景是打造全网AI最通俗教学,赠人玫瑰,手有余香,在人工智能前行的路上一起前行,以通俗简介详细的方式,让每一位热爱着深入其中。
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本课程共计231分钟,28节,如果每天学习1小时,预计学习4天。
课程简介

本系列课程由浅如深讲解HMM的全套知识,让你从此不再惧怕HMM,爱上HMM

1.1HMM算法之马尔可夫性质

1.2HMM算法概念
1.3HMM算法参数解释--三元素
1.4HMM的两个基本性质
1.5HMM的三个问题案例概述
1.6HMM的概率问题之暴力求解方式
1.7HMM的概率问题之前向概率和后向概率概念
1.8HMM中的概率问题之前向算法流程
1.9HMM中的概率问题之前向算法案例

1.10HMM中的概率问题之前向算法案例代码

1.11HMM中的概率问题之后向概率流程

1.12HMM中的概率问题之后向算法案例代码
1.13HMM中的单个状态概率
1.14HMM中的单个状态概率案例代码
1.15HMM中的两个状态概率
1.16HMM中的两个状态概率案例代码
1.17HMM中的学习问题之监督学习案例
1.18HMM中的学习问题之非监督学习之优化目标
1.19HMM中的学习问题之非监督学习之优化目标求解
1.20HMM中的学习问题之非监督学习代码示例
1.21HMM中的学习问题之预测问题求解思想
1.22HMM中的预测问题之Viterbi案例
1.23HMM中的预测问题之Viterbi案例代码
1.24HMM中的基于HMM的中文分词案例代码实现讲解
1.25HMM的API应用代码_结合Viterbi思想

1.26HMM的API应用代码_结合EM和Viterbi思想



你将收获
由浅如深掌握全套HMM所有知识点,从而在工作中游刃有余
将HMM应用到实战中去,提高生产效率,了解分词原理


第一章:HMM前置知识
第二章:HMM算法概念和三个问题描述
第三章:HMM中的第一个问题--概率问题
第四章:HMM中的第二个问题--学习问题
第五章:HMM中的第三个问题--预测问题
第六章:HMM代码实战
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