无监督机器学习：隐马尔可夫模型（Python实现）

从基础到实践，掌握HMM在股票分析、语言建模等领域的应用

学习内容：

• 理解马尔可夫模型和隐马尔可夫模型（HMM）的原理及应用场景
• 编写马尔可夫模型代码，应用于序列数据分析
• 掌握HMM的数学基础及实现方法（如前向-后向算法、Viterbi算法）
• 使用Theano和TensorFlow实现HMM的梯度下降优化
• 探索HMM在自然语言处理（如语言模型、词性标注）、网页分析（如PageRank算法）、生物信息学（如DNA序列分析）等领域的实际应用

课程内容主题：

课程包含14个章节、65个讲座，总时长9小时48分钟，涵盖以下核心主题：

– 马尔可夫性质与马尔可夫链数学基础

– HMM的参数学习、三大问题（评估、解码、学习）及算法实现

– 连续观测HMM的建模与代码实现（使用GMM）

– HMM在SEO优化、语言生成、网页分析、生物信息学等领域的应用案例

– 使用Theano/TensorFlow实现HMM的梯度下降训练方法

– 课程附带完整代码与数据，支持Python环境搭建与实践

课程要求：

• 熟悉概率统计与多元高斯分布
• 掌握Python编程基础（条件语句、循环、数据结构）
• 了解Numpy库的矩阵运算与数据加载操作
• 具备基础的机器学习知识（如聚类分析）

课程详细描述：

本课程系统讲解隐马尔可夫模型（HMM）的原理与实现，适用于序列数据分析的多领域应用。课程从马尔可夫模型的基础概念出发，逐步深入HMM的数学推导、算法实现及实际应用。通过代码实战，学员将掌握如何使用HMM进行股票价格预测、语言模型构建、网页流量优化（如降低跳出率）、PageRank算法实现、DNA序列分析等任务。课程特别强调从零实现HMM的训练过程，包括使用梯度下降替代传统EM算法，并结合Theano/TensorFlow框架进行深度学习级的优化。课程附带完整代码与数据集，适合希望深入理解序列建模原理并掌握HMM实际应用的学员。

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