隐马尔科夫算法 电子科技大学朱软圣
隐马尔科夫算法 电子科技大学 朱钦圣
目录 CONTENTS 隐马尔科夫模型的定义 2 MM模型的三个基本问题 3 EM算法 前向后向算法 5 鲍姆-韦尔奇算法 6 维比特算法
1 隐马尔科夫模型的定义 2 3 4 5 6 C O N T E N T S 目 录 HMM模型的三个基本问题 EM算法 前向后向算法 鲍姆-韦尔奇算法 维比特算法
CHAPTER (1 隐马尔科夫模型的定义
CHAPTER 1 隐马尔科夫模型的定义
定义(wki) 隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model;缩写： HMM)或称作隐性马尔可夫模型，是统计模型， 它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过 程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐 含参数。然后利用这些参数来作进一步的分析， 例如模式识别
定义（wiki） 隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model；缩写： HMM）或称作隐性马尔可夫模型，是统计模型， 它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过 程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐 含参数。然后利用这些参数来作进一步的分析， 例如模式识别
定义(wiki) 在正常的马尔可夫模型中，状态对于观察者来说是 直接可见的。这样状态的转换概率便是全部的参数。 而在隐马尔可夫模型中，状态并不是直接可见的， 但受状态影响的某些变量则是可见的。每一个状态 在可能输出的符号上都有一概率分布。因此输出符 号的序列能够透露出状态序列的一些信息
定义（wiki） 在正常的马尔可夫模型中，状态对于观察者来说是 直接可见的。这样状态的转换概率便是全部的参数。 而在隐马尔可夫模型中，状态并不是直接可见的， 但受状态影响的某些变量则是可见的。每一个状态 在可能输出的符号上都有一概率分布。因此输出符 号的序列能够透露出状态序列的一些信息