在HMM中,如果已知观察序列和产生观察序列的状态序列,那么可用以下哪种方法直接进行参数估计
在HMM中,如果已知观察序列和产生观察序列的状态序列,那么可用以下哪种方法直接进行参数估计
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- 在HMM中,如果已知观察序列和产生观察序列的状态序列,那么可用以下哪种方法直接进行参数估计
- @[TOC](文章目录)
- 题目
- 二、解题
- 总结
题目
在HMM中,如果已知观察序列和产生观察序列的状态序列,那么可用以下哪种方法直接进行参数估计
A EM算法
B 维特比算法
C 前向后向算法
D 极大似然估计
二、解题
链接:https://www.nowcoder.com/questionTerminal/dc4e7ad7e9634b65b56f2541a580eba0
来源:牛客网
EM算法: 只有观测序列,无状态序列时来学习模型参数,即Baum-Welch算法
维特比算法: 用动态规划解决HMM的预测问题,不是参数估计
前向后向:用来算概率 ,已知观测序列,求概率
极大似然估计:即观测序列和相应的状态序列都存在时的监督学习算法,用来估计参数
故应选D
总结
提示:重要经验:
1)在HMM中,如果已知观察序列和产生观察序列的状态序列,那么可用极大似然概率方法直接进行参数估计
3)笔试求AC,可以不考虑空间复杂度,但是面试既要考虑时间复杂度最优,也要考虑空间复杂度最优。
在HMM中,如果已知观察序列和产生观察序列的状态序列,那么可用以下哪种方法直接进行参数估计相关推荐
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