隱馬爾科夫模型(HMM)的學習筆記
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1.一個模型,
:代表的是初始概率;
A:代表的是轉移矩陣,;
B:代表的是發射矩陣,;
2.兩個假設:
齊次馬爾科夫:即任意時刻的隱藏狀態只依賴於它的前一個隱藏狀態,
觀察獨立:即任意時刻的觀察狀態只僅僅依賴於當前時刻的隱藏狀態,
3.三個問題
Evalution :given ,求解 ,用“向前向後演算法解決”;
learning : ,估計模型引數的引數,使該模型下測試序列的條件概率最大。要用到基於EM演算法的鮑姆-韋爾奇演算法。
decoding: 給定模型,和觀察序列,求 給定觀測序列條件下,最可能出現的對應的狀態序列,這個問題的求解用到動態維特比演算法。
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【轉自:https://blog.csdn.net/mingzai624/article/details/52399235】 介紹 定義 wiki上有定義: 隱馬爾可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)是統計模型,它用來描述一個含有隱含未知引數的馬爾可夫過