HMM ·HMM,从弧产生输出 0.6 0.12 0304088 p(oe)=.6×88×1+ 0.1 4×.1×1+ 0.2 4×.2×.3+ .4×.2×,4=624
HMM • HMM，从弧产生输出
HMM ·HMM,输出带有概率 p(+)=8 pt)=0 Simplified pt P(0=0 pfe=I ple)=l P(2)= 06 0.12 p(e)=2 0. ptoe)=.6×.8×88×.7×1×6+ 3 08814 .4×.5×1×1×88×2+ p(t)=5 p()=0 p(t)=04x.5×1×1×12×1 p(o)=,2 plo)=l p(o)=.4 ,237 p(e)=3 pfe) p(e)=6
HMM • HMM，输出带有概率
HMM HMM,两个状态间有多条弧,具有不 同的概率 0,06 e.06 e,176 12 t 4 toe)=48×616×6+ 0,61674 2×1×.176+ 2×1×.12.237
HMM • HMM，两个状态间有多条弧，具有不 同的概率
隐马尔可夫模型 Hidden markov model ·估算隐藏于表面事件背后的事件的概率 观察到一个人每天带雨伞的情况,反过来 推测天气情况 RI-1 PIR, (Rain, Rain R an, Rr PU, Umbrella Umbrella InDrella
隐马尔可夫模型 Hidden Markov Model • 估算隐藏于表面事件背后的事件的概率 – 观察到一个人每天带雨伞的情况，反过来 推测天气情况
Hidden markov model HMM是一个五元组(S,S0Y,PS,Py) S:{s1…sr}是状态集,S0是初始状态 Y:{y1…y}是输出字母表 Ps(S|)转移( (transition)概率的分布,也表示为a Py(y si, s)发射 (emission)概率的分布,也表示为bk 给定一个HMM和一个输出序列Y={y1y2,…yk) 任务1:计算观察序列的概率 任务2:计算能够解释观察序列的最大可能的状态序列 任务3:根据观察序列寻找最佳参数模型
Hidden Markov Model • HMM是一个五元组(S, S0 ,Y, Ps, PY ). – S : {s1…sT }是状态集，S0是初始状态 – Y : {y1…yV }是输出字母表 – PS (sj |si ):转移(transition)概率的分布，也表示为aij – PY(yk |si ,sj ): 发射(emission)概率的分布，也表示为bijk • 给定一个HMM和一个输出序列Y={y1 ,y2 ,…,yk ) – 任务1：计算观察序列的概率 – 任务2：计算能够解释观察序列的最大可能的状态序列 – 任务3：根据观察序列寻找最佳参数模型