隐马尔可夫模型（ HMM ）

隐马尔可夫模型详解
最新推荐文章于 2024-01-12 23:55:06 发布
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本文详细介绍了隐马尔可夫模型(HMM)的基本组成元素，包括状态的有限集合、观察值的有限集合、转移概率矩阵、输出概率矩阵及初始状态分布。这些组成部分共同构成了HMM的基础框架。
 
一个隐马尔可夫模型 (HMM) 是一个五元组： (ΩX , ΩO, A, B, π )
其中：
  ΩX = {q1,...qN}：状态的有限集合
  ΩO = {v1,...,vM}：观察值的有限集合
  A = {aij}，aij = p(Xt+1 = qj |Xt = qi)：转移概率
  B = {bik}，bik = p(Ot = vk | Xt = qi)：输出概率
  π = {πi}， πi = p(X1 = qi)：初始状态分布
10.2 基于隐马尔可夫模型（HMM）的孤立字语音识别_隐马尔可夫模型（HMM）的孤立字语音识别_
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hmm for java
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用java 实现的HMM算法包,使用说明在网站上可以找到。
隐马尔可夫模型
10-19
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HMM知识
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隐马尔可夫模型 HMM模型 python代码
【机器学习算法】隐马尔可夫模型HMM（一）
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一、马尔可夫性质 设{X(t),t∈T}\{X(t), t ∈ T\}{X(t),t∈T}是一个随机过程，E为其状态空间，若对于任意的t1<t2<...<tn<tt_1<t_2< ...<t_n<tt1​<t2​<...<tn​<t，任意的x1,x2,...,xn,x∈Ex_1,x_2,...,x_n,x∈Ex1​,x2​,...,xn​,x∈E，随机变量X(t)X(t)X(t)在已知变量X(t1)=x1,...,X(tn)=xnX(t
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隐马尔可夫模型HMM（Hidden Markov Model）1 背景1.1 概率图模型回顾1.2 HMM 算法简介1.2.1 两个假设1.2.2 三个问题1.3 什么样的问题需要HMM模型2 Evaluation2.1 模型求解2.2 Forward Algorithm2.3 Backward Algorithm3 Learning3.1 Learning:已知 OOO，求 λ\lambdaλ3.2 求 π(t+1)\pi^{(t+1)}π(t+1)3.2.1 拉格朗日乘子法求解3.3 求 A(t+1)A
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