Baum Welch算法就是EM算法，所以首先給出EM算法的Q函數 sum zP Z Y, theta log P Y,Z theta 換成HMM里面的記號便於理解 Q lambda, lambda sum zP I O, lambda log P I,O lambda 根據狀態序列和觀測序列的聯合分布 begin align P O,I lambda amp sum IP O I, lambda ...
2018-03-29 15:26 0 4380 推薦指數：
網上關於HMM的學習資料、博客有很多，基本都是左邊摘抄一點，右邊摘抄一點，這里一個圖，那里一個圖，公式中有的變量說不清道不明，學起來很費勁。 經過瀏覽幾篇博文（其實有的地方寫的也比較亂），在7張4開的草稿紙上寫公式、單步跟蹤程序，終於還是搞清楚了HMM的原理。 HMM學習過程： 1、搜索 ...
三硬幣模型 python實現 ...
對於高斯混合模型是干什么的呢？它解決什么樣的問題呢？它常用在非監督學習中，意思就是我們的訓練樣本集合只有數據，沒有標簽。 它用來解決這樣的問題：我們有一堆的訓練樣本，這些樣本可以一共分為K類，用z(i)表示。，但是具體樣本屬於哪類我們並不知道，現在我們需要建立一個模型來描述這個訓練樣本的分布 ...
一、EM算法概述 EM算法（Expectation Maximization Algorithm，期望極大算法）是一種迭代算法，用於求解含有隱變量的概率模型參數的極大似然估計（MLE）或極大后驗概率估計（MAP）。EM算法是一種比較通用的參數估計算法，被廣泛用於朴素貝葉斯、GMM（高斯混合模型 ...
HMM簡介 對於算法愛好者來說，隱馬爾可夫模型的大名那是如雷貫耳。那么，這個模型到底長什么樣？具體的原理又是什么呢？有什么具體的應用場景呢？本文將會解答這些疑惑。 本文將通過具體形象的例子來引入該模型，並深入探究隱馬爾可夫模型及Viterbi算法，希望能對大家有所啟發。 隱馬爾可夫 ...
隱馬爾科夫模型（Hidden Markov Model，以下簡稱HMM）作為語音信號的一種統計模型，在語音處理的各個領域中獲得了廣泛的應用。當然，隨着目前深度學習的崛起，尤其是RNN，LSTM等神經網絡序列模型的火熱，HMM的地位有所下降。但是作為一個經典的模型，學習HMM的模型和對應算法 ...
隱馬爾可夫模型（HMM）及Viterbi算法 https://www.cnblogs.com/jclian91/p/9954878.html HMM簡介 對於算法愛好者來說，隱馬爾可夫模型的大名那是如雷貫耳。那么，這個模型到底長什么樣？具體的原理又是什么呢？有什么具體的應用場景呢？本文將會 ...
