隐马尔可夫模型（ HMM ）

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转载 最新推荐文章于 2026-09-04 12:32:22 发布 603 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
【机器学习算法】隐马尔可夫模型HMM（一） 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 阅读详情
 
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
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机器学习---概率图模型（隐马尔可夫模型、马尔可夫随机场、条件随机场） 概率模型直接利用概率求和规则消去变量R的时间和空间复杂度为指数级别𝑂(2^(𝑌 +|𝑅|))，需要一。机器学习最重要的任务是根据已观察到的证据（例如训练样本）对感兴趣的未知变量（例如类别标。计算变量的概率分布，在概率模型中，利用 已知的变量推测 未知变量的分布称为“推断。生成式：计算联合分布𝑃(𝑌, 𝑅, 𝑂)，判别式：计算条件分布𝑃(𝑌, 𝑅|𝑂)（inference）”，其核心在于基于可观测的变量推测出未知变量的条件分布。符号约定：𝑌为关心的变量的集合，O为可观测变量集合，R为其他变量集合。 阅读详情

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