隱馬爾可夫模型（六）——隱馬爾可夫模型的評估問題(前向后向相結合算法）
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 ...
原文：隱馬爾可夫模型（七）——隱馬爾可夫模型的學習問題(前向后向算法）
隱馬爾可夫模型的學習問題：給定一個輸出序列O O O ...OT,如何調節模型 A,B, 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 q q ...qT,根據最大似然估計，可以通過以下公式推算： i q ,si aij Q中從狀態qi轉移到qj的次數 Q中從狀態qi轉移到另一狀態 包括qj 的次數 bj k Q中從狀態qj發出符號Vk的次數 Q中到達狀態q ...
2012-12-06 22:18 4 8564 推薦指數：
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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 ...
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