隐马尔可夫模型（六）——隐马尔可夫模型的评估问题(前向后向相结合算法）
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 ...
原文：隐马尔可夫模型（七）——隐马尔可夫模型的学习问题(前向后向算法）
隐马尔可夫模型的学习问题：给定一个输出序列O O O ...OT,如何调节模型 A,B, 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 q q ...qT,根据最大似然估计，可以通过以下公式推算： i q ,si aij Q中从状态qi转移到qj的次数 Q中从状态qi转移到另一状态 包括qj 的次数 bj k Q中从状态qj发出符号Vk的次数 Q中到达状态q ...
2012-12-06 22:18 4 8564 推荐指数：
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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 ...
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