隱馬爾可夫模型

隱馬爾科夫模型是可用於標註問題的統計學習模型，描述由隱藏的馬爾可夫鏈隨機生成觀測序列的過程，屬於生成模型。隱馬爾科夫模型由初始概率分布、狀態轉移概率分布以及觀測概率分布確定。

1、隱馬爾科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序列的過程。

2、概率問題。前向-後向演算法是通過地推地計算前向-後向概率可以高效的進行隱馬爾科夫模型的概率估計

3、學習問題。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科夫模型進行訓練，他是一種非監督學習演算法。

4、**問題，維特比算你發應用動態規劃高效的求解最優路徑，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...