Hidden_Markov_Model:机器学习课程的第二个项目 源码

EECS 738-隐马尔可夫模型 该存储库/项目的目的是从文本语料库生成新文本,并根据提供的单词序列进行预测 数据集 文本语料库: 过程 数据集被加载到熊猫中并清理,这为我们提供了所有玩家线的所有列表 建立并训练马尔可夫模型(建立状态对) 首先,从数据集的玩家行中标记每行 马尔可夫链是基于生成的令牌构建的 确定概率分布 第二阶段包括形成先前和当前状态对。 由于我们正在构建二阶马尔可夫模型,因此我们以前的状态将由两个单词组成。 在阶段3中,我们需要执行简单的计数,并计算给定当前状态可能的下一个状态的概率。 文本语料库生成捕获 文本预测捕获 参考