隐马尔科夫模型，三个基本问题及相应算法

隐马尔科夫模型基本问题及其相应的算法：

1、评估问题：概率计算问题：给定模型和观测序列，计算在模型下观测序列出现的概率。

前向、后向算法解决的是一个评估问题，即给定一个模型，求某特定观测序列的概率，用于评估该序列最匹配的模型。

2、模型学习问题：已知观测序列，估计模型中的参数，使得在该模型下观测序列概率最大，即用极大似然估计的方法估计参数。

Baum-Welch算法解决的是一个模型训练问题，即参数估计，是一种无监督的训练方法，主要通过EM迭代实现；即只有观测序列，无状态序列时训练模型。

极大似然估计：观测序列和相应的状态序列都存在的监督学习算法，用来估计参数。

3、解码问题/预测问题：已知模型和观测序列，给定观测序列，求最可能的对应的状态序列。

维特比算法解决的是给定一个模型和某个特定的输出序列，求最可能产生这个输出的状态序列。如通过海藻变化（输出序列）来观测天气（状态序列），是预测问题，通信中的解码问题。

隐马尔科夫模型，三个基本问题及相应算法相关推荐

python地图匹配_基于隐马尔科夫模型(HMM)的地图匹配(Map-Matching)算法
1. 摘要本篇博客简单介绍下用隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model, HMM)来解决地图匹配(Map-Matching)问题.转载请注明网址. 2. Map-Matching(MM ...
隐马尔科夫模型(HMMs)之五：维特比算法及前向后向算法
维特比算法(Viterbi Algorithm) 找到可能性最大的隐藏序列通常我们都有一个特定的HMM,然后根据一个可观察序列去找到最可能生成这个可观察序列的隐藏序列. 1.穷举搜索我们可以在下图 ...
隐马尔科夫模型(HMMs)之四：前向算法
前向算法(Forward Algorithm) 一.如果计算一个可观察序列的概率? 1.穷举搜索加入给定一个HMM,也就是说(,A,B)这个三元组已知,我们想计算出某个可观察序列的概率.考虑天气的例 ...
深度学习：隐马尔科夫模型
概率图隐马尔科夫模型属于概率图范畴,简单介绍一下概率图模型,概率图模型(probabilistic graphical model)是一类用图的形式表示随机变量之间条件依赖关系的概率模型,是概率论与 ...
隐马尔科夫模型（HMM)及其扩展
转载自:(http://blog.csdn.net/xinzhangyanxiang/article/details/8522078) 学习概率的时候,大家一定都学过马尔科夫模型吧,当时就觉得很有意思 ...
隐马尔科夫模型C#语言算法实现
开发工具: Visual Studio v2010 .NET Framework 4 Client Profile 版本历史: V1.1 2011年06月09日修正UMDHMM在Baum-Welch ...
隐马尔科夫模型HMM（三）鲍姆-韦尔奇算法求解HMM参数
在本篇我们会讨论HMM模型参数求解的问题,这个问题在HMM三个问题里算是最复杂的.在研究这个问题之前,建议先阅读这个系列的前两篇以熟悉HMM模型和HMM的前向后向算法,以及EM算法原理总结,这些在本篇 ...
隐马尔科夫模型、三个基本问题、三个训练算法
参考一篇"机器学习研究会"的文章与宗庆后的<统计自然语言模型>,督促自己回顾一下HMM模型知识为面试做准备. 这次学习会讲了隐马尔科夫链,这是一个特别常见的模型,在自然 ...
隐马尔科夫模型，第三种问题解法，维比特算法（biterbi) algorithm python代码
上篇介绍了隐马尔科夫模型本文给出关于问题3解决方法,并给出一个例子的python代码回顾上文,问题3是什么, 下面给出,维比特算法(biterbi) algorithm 下面通过一个具体例子,来说 ...

隐马尔科夫模型，三个基本问题及相应算法

隐马尔科夫模型，三个基本问题及相应算法相关推荐

最新文章

热门文章