關於隱含馬爾可夫模型有三個基本的問題
1、給定乙個模型，如何計算某個特定的輸出序列的概率；
2、給定乙個模型和某個特定的輸出序列，如何找到最可能產生這個輸出的狀態序列；
3、給定足夠量的觀測資料，如何估計隱含馬爾可夫模型的引數。
第乙個問題的對應演算法是forward-backwark演算法。（可以參考 華夏35度的 文章
第二個問題對應演算法是著名的維特比演算法（我還沒學到）
第三個問題就是重點講的含馬爾可夫模型的訓練問題。
隱含馬爾可夫 隱含狀態 隱含的危險
隱含馬爾可夫 隱含狀態 本文是對前幾天我讀到的 未經學習的青年程式設計師 文章的回應 如果您之前花一些時間閱讀它會更好，但是對於 屬於我的那些 懶惰的人，這裡是乙份簡短的簡歷。作者似乎是一位經驗豐富的軟體開發人員。他觀察到，當他要求其他初級開發人員執行某些操作時，結果通常不是他期望的。為了說明他的觀...
馬爾可夫模型
馬爾可夫過程 馬爾科度模型 馬爾可夫鏈 關鍵引數 1.1 馬爾可夫過程 馬爾可夫過程 markov process 是一類隨機過程。由 數學家a.a.馬爾可夫於1907年提出。該過程具有如下特性 在已知目前狀態 現在 的條件下，它未來的演變 將來 不依賴於它以往的演變 過去 1.2 馬爾可夫模型 乙...
隱馬爾可夫模型（一） 馬爾可夫模型
馬爾可夫模型 markov model 描述了一類隨機變數隨時間而變化的隨機函式。考察乙個狀態序列 此時隨機變數為狀態值 這些狀態並不是相互獨立的，每個狀態的值依賴於序列中此狀態之前的狀態。乙個系統由n個狀態s 隨著時間的推移，該系統從乙個狀態轉換成另乙個狀態。q 為乙個狀態序列，qi s,在t時刻...