描述：隱馬爾科夫模型的三個基本問題之一：概率計算問題。給定模型λ=（A，B，π）和觀測序列O=(o1，o2，...，oT)，計算在模型λ下觀測序列O出現的概率P(O|λ) 概率計算問題有三種求解方法： 　　直接計算法（時間復雜度為O(TN^T)，計算量非常大，不易實現） 　　前向算法 ...

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 ...

的相關關系，稱為無向圖模型或馬爾科夫網。 　　隱馬爾科夫模型（簡稱HMM）是結構最簡單的動態貝葉斯網，是 ...

　　　　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 　　　　在本篇我們會討論HMM模型最后一個問題的求解 ...

1. 回顧HMM問題一：求觀測序列的概率 　　　　首先我們回顧下HMM模型的問題一。這個問題是這樣的。我們已知HMM模型的參數λ=(A,B,Π)">λ=(A,B,Π)λ=(A,B,Π)。其中A">AA是隱藏狀態轉移概率的矩陣，B">BB是觀測狀態生成 ...

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 ...

　　　　隱馬爾科夫模型HMM（一）HMM模型基礎 　　　　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 　　　　隱馬爾科夫模型（Hidden ...

　　　　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 　　　　在本篇我們會討論HMM模型參數求解的問題 ...