1．隱馬爾可夫模型是關於時序的概率模型，描述由乙個隱藏的馬爾可夫鏈隨機生成不可觀測的狀態的序列，再由各個狀態隨機生成乙個觀測而產生觀測的序列的過程。
隱馬爾可夫模型由初始狀態概率向π
\piπ、狀態轉移概率矩陣a
aa和觀測概率矩陣b
bb決定。因此，隱馬爾可夫模型可以寫成λ=(
a,b,
π)
\lambda=(a, b, \pi)
λ=(a,b
,π)。
隱馬爾可夫模型是乙個生成模型，表示狀態序列和觀測序列的聯合分布，但是狀態序列是隱藏的，不可觀測的。
隱馬爾可夫模型可以用於標註，這時狀態對應著標記。標註問題是給定觀測序列**其對應的標記序列。
2．概率計算問題。給定模型λ=(
a,b,
π)
\lambda=(a, b, \pi)
λ=(a,b
,π)和觀測序列o＝(
o1，o
2,…,
ot
)o＝(o_1，o_2,…,o_t)
o＝(o1
，o2
,…,o
t)，計算在模型λ
\lambda
λ下觀測序列o
oo出現的概率p(o
∣λ
)p(o|\lambda)
p(o∣λ)
。前向-後向演算法是通過遞推地計算前向-後向概率可以高效地進行隱馬爾可夫模型的概率計算。
3．學習問題。已知觀測序列o＝(
o1，o
2,…,
ot
)o＝(o_1，o_2,…,o_t)
o＝(o1
，o2
,…,o
t)，估計模型λ=(
a,b,
π)
\lambda=(a, b, \pi)
λ=(a,b
,π)引數，使得在該模型下觀測序列概率p(o
∣λ
)p(o|\lambda)
p(o∣λ)
最大。即用極大似然估計的方法估計引數。baum-welch演算法，也就是em演算法可以高效地對隱馬爾可夫模型進行訓練。它是一種非監督學習演算法。
4．**問題。已知模型λ=(
a,b,
π)
\lambda=(a, b, \pi)
λ=(a,b
,π)和觀測序列o＝(
o1，o
2,…,
ot
)o＝(o_1，o_2,…,o_t)
o＝(o1
，o2
,…,o
t)，求對給定觀測序列條件概率p(i
∣o
)p(i|o)
p(i∣o)
最大的狀態序列i＝(
i1，i
2,…,
it
)i＝(i_1，i_2,…,i_t)
i＝(i1
，i2
,…,i
t)。維特比演算法應用動態規劃高效地求解最優路徑，即概率最大的狀態序列。
隱馬爾可夫模型
隱 馬爾可夫模型 hidden markov model，hmm 作為一種統計分析模型，創立於20世紀70年代。80 年代得到了傳播和發展，成為訊號處理的乙個重要方向，現已成功地用於語音識別 行為識別，文字識別以及故障診斷等領域。隱馬爾可夫模型是馬爾可夫鏈的一種，它的狀態不能直接觀察到，但能通過觀測...
隱馬爾可夫模型
對隱馬爾可夫模型的解釋，個人覺得一句簡單概括就是 在馬爾可夫鏈的情況下對每乙個狀態都加入乙個單獨輸出口，而我們把這個輸出口定為可視視窗，可把馬爾可夫鏈放到裡面藏起來。ok！這樣就是知道隱馬爾可夫模型的結構了。通過如下例子來說明hmm的含義。假定乙個暗室中有n個口袋，每個口袋中有m種不同顏色的球，乙個...
隱馬爾可夫模型
搖色子的比喻很好 它解釋了模型的概念 模型的n個狀態 s 對應於色子的種類 隱狀態 真實不可見狀態s的序列，是每次用的色子種類d4 d6 d8組成的序列 觀測狀態 o 是可見的狀態，這裡是色子搖出的點數 觀測概率 是當確定用d4 d6 d8搖的色子的種類，求產生某種點數的概率 如 d4產生點數1的概...