描述：隐马尔科夫模型的三个基本问题之一：概率计算问题。给定模型λ=（A，B，π）和观测序列O=(o1，o2，...，oT)，计算在模型λ下观测序列O出现的概率P(O|λ) 概率计算问题有三种求解方法： 　　直接计算法（时间复杂度为O(TN^T)，计算量非常大，不易实现） 　　前向算法 ...

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 ...

的相关关系，称为无向图模型或马尔科夫网。 　　隐马尔科夫模型（简称HMM）是结构最简单的动态贝叶斯网，是 ...

　　　　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 　　　　在本篇我们会讨论HMM模型最后一个问题的求解 ...

1. 回顾HMM问题一：求观测序列的概率 　　　　首先我们回顾下HMM模型的问题一。这个问题是这样的。我们已知HMM模型的参数λ=(A,B,Π)">λ=(A,B,Π)λ=(A,B,Π)。其中A">AA是隐藏状态转移概率的矩阵，B">BB是观测状态生成 ...

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 ...

　　　　隐马尔科夫模型HMM（一）HMM模型基础 　　　　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 　　　　隐马尔科夫模型（Hidden ...

　　　　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 　　　　在本篇我们会讨论HMM模型参数求解的问题 ...