hzl_hfut的博客

原创 隐马尔可夫模型

一、基本思想隐马尔可夫模型是基于时序的概率模型，由初始状态概率向量Π、状态转移概率矩阵A和观测概率矩阵B组成。隐马尔可夫做了两个基本假设：齐次马尔可夫性假设：任意时刻的状态只与上一时刻的状态有关观测独立性假设：任意时刻的观测值只与该时刻的状态有关隐马尔科夫模型主要用来解决三个问题：概率计算问题：给定模型λ=(Π,A,B)和观察序列O，求在模型λ下观测序列O出现的概率P(O|λ)...