隱馬爾科夫模型HMM（二）前向后向算法評估觀察序列概率
隱馬爾科夫模型HMM（一）HMM模型 隱馬爾科夫模型HMM（二）前向后向算法評估觀察序列概率 隱馬爾科夫模型HMM（三）鮑姆-韋爾奇算法求解HMM參數 隱馬爾科夫模型HMM（四）維特比算法解碼隱藏狀態序列 在隱馬爾科夫模型HMM（一）HMM模型中 ...
原文：HMM算法-求觀測序列出現的概率
學習HMM的一些簡單總結，具體的內容和推導可以去參考 條件隨機場理論綜述 ，寫的非常好。 ，離散馬爾科夫過程 時間和狀態都是離散變量，且當前所處的狀態只與它之前的一個狀態有關 馬爾科夫性 ，這種隨機過程即為馬爾科夫過程。 ，HMM的五個要素 HMM可以用一個五元組表示： lambda S,K,A,B, pi 。其中S為狀態集合，K為觀察集合，A為轉移矩陣，B為觀察概率矩陣， pi 為初始狀態分布。 ...
2016-08-27 15:51 0 2204 推薦指數：
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