隐马尔科夫模型HMM（二）前向后向算法评估观察序列概率
隐马尔科夫模型HMM（一）HMM模型 隐马尔科夫模型HMM（二）前向后向算法评估观察序列概率 隐马尔科夫模型HMM（三）鲍姆-韦尔奇算法求解HMM参数 隐马尔科夫模型HMM（四）维特比算法解码隐藏状态序列 在隐马尔科夫模型HMM（一）HMM模型中 ...
原文：HMM算法-求观测序列出现的概率
学习HMM的一些简单总结，具体的内容和推导可以去参考 条件随机场理论综述 ，写的非常好。 ，离散马尔科夫过程 时间和状态都是离散变量，且当前所处的状态只与它之前的一个状态有关 马尔科夫性 ，这种随机过程即为马尔科夫过程。 ，HMM的五个要素 HMM可以用一个五元组表示： lambda S,K,A,B, pi 。其中S为状态集合，K为观察集合，A为转移矩阵，B为观察概率矩阵， pi 为初始状态分布。 ...
2016-08-27 15:51 0 2204 推荐指数：
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