重新回顧： 前向變量αt(i):在時刻t,在已知模型μ=（A,B,π）的條件下，狀態處於si,輸出序列為O102...Ot,前向變量為αt(i) 后向變量βt(i):在時刻t,在已知模型μ=（A,B,π）和狀態處於si的條件下，輸出序列為Ot+1Ot+2...OT,后向變量 ...

對於HMM的評估問題，利用動態規划可以用前向算法，從前到后算出前向變量；也可以采用后向算法，從后到前算出后向變量。 先介紹后向變量βt(i):給定模型μ=（A,B,π），並且在時間 時刻t 狀態為si 的前提下，輸出序列為Ot+1Ot+2...OT的概率 ...

隱馬爾可夫模型的學習問題：給定一個輸出序列O=O1O2...OT,如何調節模型μ=(A,B,π）的參數，使得P(O|M)最大。 最大似然估計是一種解決方法，如果產生的狀態序列為Q=q1q2...qT,根據最大似然估計，可以通過以下公式推算： πi ...

原文地址：http://www.cnblogs.com/jacklu/p/6225073.html 1 概述 隱馬爾可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是結構最簡單的動態貝葉斯網，這是一種著名的有向圖模型，主要用於時序數據建模（語音識別、自然語言處理等）。 假設有三個 ...

隱馬爾可夫模型 　　隱馬爾可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是一種統計模型，廣泛應用在語音識別，詞性自動標注，音字轉換，概率文法等各個自然語言處理等應用領域。經過長期發展，尤其是在語音識別中的成功應用，使它成為一種通用的統計工具。 馬爾可夫過程 ...

隱馬爾可夫模型（Hidden Markov Model,HHM），作為一種統計模型，描述了含有隱含未知數的馬爾可夫過程。其難點是從可觀察的參數中確定該過程的隱含參數。 用一個擲骰子的例子來引入隱馬爾可夫模型。 假設現有三種不同的骰子，第一種是四面體（稱這個骰子為D4），可擲出1，2，3，4 ...

隱馬爾可夫模型 隱馬爾可夫模型\(\lambda\)可以用三元符號表示 \[\lambda ...

簡介 馬爾可夫模型（Markov Model)描述了一類隨機變量隨時間而變化的隨機函數。考察一個狀態序列（此時隨機變量為狀態值），這些狀態並不是相互獨立的，每個狀態的值依賴於序列中此狀態之前的狀態。 數學描述 一個系統由N個狀態S= {s1,s2,...sn}，隨着時間的推移，該系統從一 ...