1. HMM模型参数求解概述 HMM模型参数求解根据已知的条件可以分为两种情况。 第一种情况较为简单,就是我们已知D">DD个长度为T">TT的观测序列和对应的隐藏状态序列,即{(O1,I1),(O2,I2),...(OD,ID)}">{(O1,I1),(O2,I2 ...
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,这个问题在HMM三个问题里算是最复杂的。在研究这个问题之前,建议先阅读这个系列的前两篇以熟悉HMM模型和HMM的前向后向算法,以及EM算法原理总结,这 ...
2017-06-10 21:25 93 23379 推荐指数:
1. HMM模型参数求解概述 HMM模型参数求解根据已知的条件可以分为两种情况。 第一种情况较为简单,就是我们已知D">DD个长度为T">TT的观测序列和对应的隐藏状态序列,即{(O1,I1),(O2,I2),...(OD,ID)}">{(O1,I1),(O2,I2 ...
【ML-13-1】隐马尔科夫模型HMM 【ML-13-2】隐马尔科夫模型HMM--前向后向算法 【ML-13-3】隐马尔科夫模型HMM--Baum-Welch(鲍姆-韦尔奇) 【ML-13-4】隐马尔科夫模型HMM--预测问题Viterbi(维特比)算法 目录 基础--HMM ...
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 ...
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 ...
隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)是可用于标注问题的统计学习模型,描述由隐藏的马尔可夫链随机生成观测序列的过程,属于生成模型。HMM在语音识别、自然语言处理、生物信息、模式识别等领域都有着广泛的应用。 一、 HMM模型的定义 HMM模型是关于时序 ...
这里接着学习笔记一中的问题2,说实话问题2中的Baum-Welch算法编程时矩阵转换有点烧脑,开始编写一直不对(编程还不熟练hh),后面在纸上仔细推了一遍,由特例慢慢改写才运行成功,所以代码里面好多处都有print。 笔记一中对于问题1(概率计算问题)采用了前向或后向算法,根据前 ...
参考文献:统计学习方法,李航。 下一篇将介绍:问题3的具体解决方法为维比特算法(biterbi) algorithm 本人水平有限,怀着分享学习的态度发表此文,欢迎大家批评,交流。感谢您的阅读。欢迎转载本文,转载时请附上本文地址:http ...
什么问题用HMM解决 现实生活中有这样一类随机现象,在已知现在情况的条件下,未来时刻的情况只与现在有关,而与遥远的过去并无直接关系。 比如天气预测,如果我们知道“晴天,多云,雨天”之间的转换概率,那么如果今天是晴天,我们就可以推断出明天是各种天气的概率,接着后天的天气可以由明天的进行 ...