1. hmm的第乙個問題：已知乙個hmm模型
2. 演算法思路：實質上是動態規劃演算法，關鍵是找到遞推公式
2.1 計算時刻1的各種狀態的向前概率:
2.2 遞推2，3...t時刻的概率：
2.3 計算最終結果：
3.c++**：
// 已知：hmm隱含狀態數量，狀態轉換概率，狀態的發射概率，以及初始狀態概率分布，根據指定可見狀態鏈，
// 求: 這種狀態鏈發生的概率
// 使用前向演算法(forward)求解時間複雜度會降低很多
// 以下是c++版本forward演算法過程
#include using namespace std;
void forward(double transprobmatrix[3], int irow, int icol,
double emitprobmatrix[2], int jrow, int jcol,
double pi, int pilength,
int observedchain, int oblength)
{ // 構建結果矩陣， 每一列代表每一步各狀態的運算結果
const int row = pilength;
const int col = oblength;
double** resultmatrix = new double*[row];
for (int i = 0; i < row; i++)
resultmatrix[i] = new double [col];
for (int i = 0; i < row; i++){
for (int j = 0; j 結果為：
了解 HMM 演算法
回答 2 什麼是hmm模型？隱馬爾可夫模型 hmm 可以用五個元素來描述，包括2個狀態集合和3個概率矩陣 1.隱含狀態 s 這些狀態之間滿足馬爾可夫性質，是馬爾可夫模型中實際所隱含的狀態。這些狀態通常無法通過直接觀測而得到。例如s1 s2 s3等等 2.可觀測狀態 o 在模型中與隱含狀態相關聯，可通...
理解HMM演算法
1 狀態 生成觀測值的變數 上圖中的 吃 和 睡 2 觀測值 狀態乘上輸出概率對應的輸出 上圖中的橙色節點 3 輸出概率 輸出概率矩陣裡面的某個元素 狀態和觀測值兩層之間的某個權重引數 4 輸出概率矩陣 由輸出概率組成的矩陣。5 bi 第i個狀態 比如 睡 輸出所有觀測值對應的概率構成的行向量 上圖...
機器學習 HMM 演算法
已知觀測序列o o1,ot 估計模型 a,b 的引數，使得在該模型下觀測序列概率 p o 極大似然估計的方法 樣本中時刻 t 處於狀態 i 時刻 t 1 轉移到狀態 j的頻數ai j,則轉移狀態概率矩陣ai j 的估計a ij a ij j 1na ij樣本中狀態為 j 並觀測為 k的頻數是bj k...