隱馬爾科夫模型基本問題及其相應的演算法：
1、評估問題：概率計算問題：給定模型和觀測序列，計算在模型下觀測序列出現的概率。
前向、後向演算法解決的是乙個評估問題，即給定乙個模型，
求某特定觀測序列的
概率，用於評估該序列最匹配的模型。
2、模型學習問題：已知觀測序列，估計模型中的引數，使得在該模型下觀測序列概率最大，即用極大似然估計的方法估計引數。
baum-welch
演算法解決的是乙個
模型訓練問題，即引數估計
，是一種無監督的訓練方法，主要通過
em迭代實現；即只有觀測序列，無狀態序列時訓練模型。
極大似然估計：觀測序列和相應的狀態序列都存在的監督學習演算法，用來
估計引數。3
、解碼問題
/**問題：已知模型和觀測序列，給定觀測序列，求最可能的對應的狀態序列。
維特比演算法解決的是給定乙個模型和某個特定的輸出序列，求最可能產生這個輸出的狀態序列。如通過海藻變化（輸出序列）來觀測天氣（狀態序列），是
**問題
，通訊中的解碼問題。
隱馬爾科夫模型 基本模型與三個基本問題
隱馬爾科夫模型 基本模型與三個基本問題 這次學習會講了隱馬爾科夫鏈，這是乙個特別常見的模型，在自然語言處理中的應用也非常多。常見的應用比如分詞，詞性標註，命名實體識別等問題序列標註問題均可使用隱馬爾科夫模型.下面，我根據自己的理解舉例進行講解一下hmm的基本模型以及三個基本問題，希望對大家理解有幫助...
隱馬爾科夫模型框架及python實現
nlp學習筆記 隱馬爾可夫模型 關於隱馬爾科夫模型，主要是包含五大要素 以天氣和鍛鍊為例 隱狀態 顯狀態 初狀態 轉換概率 矩陣表示 transition probability sunny 0.7,0.3 0.4,0.6 輸出概率 sunny question 求解最可能3天的隱態序列 求最可能的...
機器學習筆記之隱馬爾科夫模型 三
假設已給訓練資料報含 s 個長度相同的觀測序列和對應的狀態序列 那麼可以利用極大似然估計來估計隱馬爾科夫模型的引數。方法如下 轉移概率 ai j 的估計 設樣本中時刻 t 處於狀態 i時刻 t 1 轉移到狀態 j 的頻數為 ai j，那麼狀態轉移概率 ai j 的估計是 a ij a ij n j ...