机器学习(九)隐马尔可夫模型HMM
1、隐马尔可夫HMM模型
一个隐马尔可夫模型可以表示为\[\lambda=\{A,B,\pi\}\]具体就不说了,比较基本。
2、HMM模型的三个基本问题
1、概率计算问题:给定\(\lambda\)和观测序列\(\{x_{i}\}\),求\(P(x_{i}| \lambda)\)。主要方法是前向计算法或后向计算法
2、学习算法问题:对于给定的一个观察值序列,调整参数λ,使得观察值出现的概率p(σ|λ)最大
a.有隐变量,有监督时:HMM
b.有隐变量,无监督:Baum-Welch
c.无隐变量:大数定理
3、预测算法:对于给定模型和观察值序列,求可能性最大的状态序列
主要方法是Viterbi译码法
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