這篇回答你絕對看得懂筋栋！如下圖奕纫，假如你從S和E之間找一條最短的路徑叨咖，除了遍歷完所有路徑，還有什么更好的方法炫掐？ 答案：viterbi (維特比)算法盲镶。 過程非常簡單： 為了找出S...
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最通俗易懂的解說viterbi維特比算法撕捍！ -
隱馬-維特比算法解碼隱藏狀態(tài)序列
維特比算法解碼隱藏狀態(tài)序列，即給定模型和觀測序列睁冬，求給定觀測序列條件下挎春，最可能出現(xiàn)的對應的隱藏狀態(tài)序列看疙。 HMM模型的解碼問題最常用的算法是維特比算法，同時維特比算法是一個通...
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基因調(diào)控的數(shù)學模型——熱力學模型直奋、布爾模型能庆、微分方程模型原文：Mathematical modeling of gene expression: a guide for the perplexed biologistDOI: 10...
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序列比對(十一)——計算符號序列的全概率
原創(chuàng)：hxj7 前文介紹了在知道符號序列后用viterbi算法求解最可能路徑。本文介紹了如何使用前向算法和后向算法計算符號序列的全概率脚线。 如果一個符號序列中每個符號所對應的狀...
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感知機模型(Perceptron)詳細解讀 | 統(tǒng)計學習方法學習筆記 | 數(shù)據(jù)分析 | 機器學習本文包括： 1.走近感知機 - 感知機與童話2.重要概念3.感知機模型的數(shù)學形式4.構(gòu)建感知機的損失函數(shù)5.如何取得損失函數(shù)最小值 - 隨機梯度下降法6.感知機模型對偶形式 ...
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k近鄰(KNN)模型詳細解讀 | 統(tǒng)計學習方法學習筆記 | 數(shù)據(jù)分析 | 機器學習本文包含： 1.走近k近鄰 - 你周圍的人決定了你是怎樣的人2.重要概念3.k近鄰算法的數(shù)學形式4.k近鄰模型的直觀認識5.如何計算距離6.k值的選擇7.k近鄰算法的損失函數(shù)...
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一文搞懂HMM（隱馬爾可夫模型）（轉(zhuǎn)）什么是熵(Entropy) 簡單來說搁胆，熵是表示物質(zhì)系統(tǒng)狀態(tài)的一種度量，用它老表征系統(tǒng)的無序程度邮绿。熵越大渠旁，系統(tǒng)越無序，意味著系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和運動的不確定和無規(guī)則船逮；反之一死，，熵越小傻唾，系統(tǒng)...
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Joint probability and Conditional probabilityEvent An event is a set of outcomes(one or more) from an experiment. It can be like “Ge...
