當我們討論hmm裡面引數的時候，通常zi為離散型變數（為了好羅列zi的）我們通常為了方便將變數進行標記，如下圖所示：
其中：引數a：代表狀態的轉移矩陣，大小為mm。i,j 表示為：某乙個z前面是i後面是j的概率是多少
引數b：用於生成觀測值 （emission），大小為mm i,j表示再i的狀態下生成j的概率是多少。如果是連續型，則用gmm進行
引數π：π1+π2+π3+…+πn = 1
hmm模型中的兩大問題：
問題1：即inference和decoding
問題2：分為以下兩種情況
（1）complete case:知道z和x
（2）incomplete case:知道x不知道z，這個時候要借助一些演算法去獲得z，比如em演算法
HMM模型介紹
時序模型 資料會隨著時間的改變二進行改變，比如溫度 說話等。hmm模型是乙個時序模型，因為是個時序模型所以每時每刻都有乙個觀測值。下圖所示 z為隱式變數，x為已知的觀測值。扔不均衡硬幣 有兩枚硬幣a和b，這兩枚硬幣正反面概率不一樣，我們記a和b各自出現正面的概率分別為u1和u2。現在小明進行扔硬幣，...
Baum Welch估計HMM引數例項
下面的例子來自於 what is the expectation maximization algorithm?題面是 假設你有兩枚硬幣a與b，這兩枚硬幣丟擲正面的概率分別為 theta a 和 theta b 下面給出一些觀測的結果，需要你去估計這兩個引數 theta a 與 theta b 假設...
列舉裡面的介面的實現
列舉式乙個類，這個類，同樣也有類改由的功能，今天來說說列舉來實現介面。下面還是來看看 吧.首先我們定義乙個介面 介面裡面由兩個抽象方法.如下.public inte ce enuminte ce下滿我們來定義我們的列舉型別的類，分別由三個物件，分別有自己的構造方法.如下.public enum de...