重新回顾： 前向变量αt(i):在时刻t,在已知模型μ=（A,B,π）的条件下，状态处于si,输出序列为O102...Ot,前向变量为αt(i) 后向变量βt(i):在时刻t,在已知模型μ=（A,B,π）和状态处于si的条件下，输出序列为Ot+1Ot+2...OT,后向变量 ...

对于HMM的评估问题，利用动态规划可以用前向算法，从前到后算出前向变量；也可以采用后向算法，从后到前算出后向变量。 先介绍后向变量βt(i):给定模型μ=（A,B,π），并且在时间 时刻t 状态为si 的前提下，输出序列为Ot+1Ot+2...OT的概率 ...

隐马尔可夫模型的学习问题：给定一个输出序列O=O1O2...OT,如何调节模型μ=(A,B,π）的参数，使得P(O|M)最大。 最大似然估计是一种解决方法，如果产生的状态序列为Q=q1q2...qT,根据最大似然估计，可以通过以下公式推算： πi ...

原文地址：http://www.cnblogs.com/jacklu/p/6225073.html 1 概述 隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是结构最简单的动态贝叶斯网，这是一种著名的有向图模型，主要用于时序数据建模（语音识别、自然语言处理等）。 假设有三个 ...

隐马尔可夫模型 　　隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是一种统计模型，广泛应用在语音识别，词性自动标注，音字转换，概率文法等各个自然语言处理等应用领域。经过长期发展，尤其是在语音识别中的成功应用，使它成为一种通用的统计工具。 马尔可夫过程 ...

隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model,HHM），作为一种统计模型，描述了含有隐含未知数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。 用一个掷骰子的例子来引入隐马尔可夫模型。 假设现有三种不同的骰子，第一种是四面体（称这个骰子为D4），可掷出1，2，3，4 ...

隐马尔可夫模型 隐马尔可夫模型\(\lambda\)可以用三元符号表示 \[\lambda ...

简介 马尔可夫模型（Markov Model)描述了一类随机变量随时间而变化的随机函数。考察一个状态序列（此时随机变量为状态值），这些状态并不是相互独立的，每个状态的值依赖于序列中此状态之前的状态。 数学描述 一个系统由N个状态S= {s1,s2,...sn}，随着时间的推移，该系统从一 ...