安装git https://github.com/etrepat/baum  运行install后会生成migrate，默认有id, parent_id, lft, rgt, depth, 其他根据自己需要自定 $table->increments('id');$table->string('title')->comment('栏目名称');$table->integer('paren

Laravel 5.5 uses the handle() method instead of fire() in commands. This PR adds a handle() method that simply calls fire() internally. This way it should be compatible with previous versions of La

隐马尔科夫模型之Baum-Wech算法 https://blog.csdn.net/u014688145/article/details/53046765   Baum-Wech算法之EM算法 https://blog.csdn.net/firparks/article/details/54934112?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task

1 文本格式 // CPP code to find the nth term of the Baum Sweet Sequence #include <bits/stdc++.h> using namespace std; int nthBaumSweetSeq(int n) {     // bitset stores bitwise representation     bit

一，前言 在上篇博文中，我们学习了隐马尔可夫模型的概率计算问题，如果对隐马尔可夫模型还不胜了解的话，可参看博文HMM学习（一）。 学习问题 隐马尔可夫模型的学习，根据训练数据是包括观测序列和对应的状态序列还是只有观测序列，可以分别由监督学习与非监督学习实现。本节首先介绍监督学习算法，而后介绍非监督学习算法——Baum-Welch算法（也就是EM算法）。 监督学习问题 假设已给训练数据包含S

原创：hxj7 本文介绍了如何用Baum-Welch算法来估算HMM模型中的概率参数。 Baum-Welch算法应用于HMM的效果 前文《序列比对（15）EM算法以及Baum-Welch算法的推导》介绍了EM算法和Baum-Welch算法的推导过程。Baum-Welch算法是EM算法的一个特例，用来估算HMM模型中的概率参数。其具体步骤如下： 图片引自《生物序列分析》 本文给

文章目录 前言一、Baum-Welch算法流程二、EM算法公式推导1）EM算法基础概念2）E步骤3）M步骤 三、前置内容a)条件概率和联合概率b)拉格朗日乘子法的理解c)隐数据d)完全数据 四、引用 前言 本篇分别从Baum-Welch算法流程和EM算法中所涉及公式的推导这两个方面来介绍Baum-Welch算法，旨在读者能理解如何使用Baum-Welch算法，以及掌握算法步骤