引言 viterbi算法简化最有可能的天气序列的运算过程,forward算法简化该该观察值的概率。 问题描述 你在中国,你朋友F在美国,F的作息有walk, shop, clean,但这选择跟天气有关,我们又知道Rainy的概率比Sunny的概率大这是初始概率 这是天气转移矩阵 这是 ...
HMM的模型 图 如上图所示,白色那一行描述由一个隐藏的马尔科夫链生成不可观测的状态随机序列,蓝紫色那一行是各个状态生成可观测的随机序列 话说,上面也是个贝叶斯网络,而贝叶斯网络中有这么一种,如下图: 代表:c确定时a和b独立。 c为实心圆代表:c已经被确定 这时,如果把z 看成a,x 看成b,z 看成c的话,则因为第一个图的z 是不可观测的 所以z 是空心圆 ,也就是没确定,则x 和z 就一定 ...
2018-02-26 19:39 0 15236 推荐指数:
引言 viterbi算法简化最有可能的天气序列的运算过程,forward算法简化该该观察值的概率。 问题描述 你在中国,你朋友F在美国,F的作息有walk, shop, clean,但这选择跟天气有关,我们又知道Rainy的概率比Sunny的概率大这是初始概率 这是天气转移矩阵 这是 ...
HMM简介 对于算法爱好者来说,隐马尔可夫模型的大名那是如雷贯耳。那么,这个模型到底长什么样?具体的原理又是什么呢?有什么具体的应用场景呢?本文将会解答这些疑惑。 本文将通过具体形象的例子来引入该模型,并深入探究隐马尔可夫模型及Viterbi算法,希望能对大家有所启发。 隐马尔可夫 ...
隐马尔可夫模型(HMM)及Viterbi算法 https://www.cnblogs.com/jclian91/p/9954878.html HMM简介 对于算法爱好者来说,隐马尔可夫模型的大名那是如雷贯耳。那么,这个模型到底长什么样?具体的原理又是什么呢?有什么具体的应用场景呢?本文将会 ...
隐马尔可夫模型(HMM) 原文地址:http://www.cnblogs.com/jacklu/p/7753471.html 本文结合了王晓刚老师的ENGG 5202 Pattern Recognition课程内容知识,和搜集的资料和自己理解的总结。 1 概述 隐马尔 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...