隱馬爾科夫模型基本問題及其相應的演算法:
1、評估問題:概率計算問題:給定模型和觀測序列,計算在模型下觀測序列出現的概率。
前向、後向演算法解決的是乙個評估問題,即給定乙個模型,
求某特定觀測序列的
概率,用於評估該序列最匹配的模型。
2、模型學習問題:已知觀測序列,估計模型中的引數,使得在該模型下觀測序列概率最大,即用極大似然估計的方法估計引數。
baum-welch
演算法解決的是乙個
模型訓練問題,即引數估計
,是一種無監督的訓練方法,主要通過
em迭代實現;即只有觀測序列,無狀態序列時訓練模型。
極大似然估計:觀測序列和相應的狀態序列都存在的監督學習演算法,用來
估計引數。3
、解碼問題
/**問題:已知模型和觀測序列,給定觀測序列,求最可能的對應的狀態序列。
維特比演算法解決的是給定乙個模型和某個特定的輸出序列,求最可能產生這個輸出的狀態序列。如通過海藻變化(輸出序列)來觀測天氣(狀態序列),是
**問題
,通訊中的解碼問題。
隱馬爾科夫模型 基本模型與三個基本問題
隱馬爾科夫模型 基本模型與三個基本問題 這次學習會講了隱馬爾科夫鏈,這是乙個特別常見的模型,在自然語言處理中的應用也非常多。常見的應用比如分詞,詞性標註,命名實體識別等問題序列標註問題均可使用隱馬爾科夫模型.下面,我根據自己的理解舉例進行講解一下hmm的基本模型以及三個基本問題,希望對大家理解有幫助...
隱馬爾科夫模型框架及python實現
nlp學習筆記 隱馬爾可夫模型 關於隱馬爾科夫模型,主要是包含五大要素 以天氣和鍛鍊為例 隱狀態 顯狀態 初狀態 轉換概率 矩陣表示 transition probability sunny 0.7,0.3 0.4,0.6 輸出概率 sunny question 求解最可能3天的隱態序列 求最可能的...
機器學習筆記之隱馬爾科夫模型 三
假設已給訓練資料報含 s 個長度相同的觀測序列和對應的狀態序列 那麼可以利用極大似然估計來估計隱馬爾科夫模型的引數。方法如下 轉移概率 ai j 的估計 設樣本中時刻 t 處於狀態 i時刻 t 1 轉移到狀態 j 的頻數為 ai j,那麼狀態轉移概率 ai j 的估計是 a ij a ij n j ...