统计学习方法笔记8——HMM（隐马尔科夫模型）之前向后向算法的推导

最新推荐文章于 2022-12-17 13:10:53 发布
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#统计学习方法 #机器学习

分享个人学习隐马尔可夫模型(HMM)的心得与推导过程，使用word进行详细公式推导并转化为图片展示，后续将深入探讨HMM的学习算法、训练方法及其实现代码。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

自己学习HMM时的一下推导过程，用word进行推导然后输出为png图片，希望大家一起学习，由于HMM学习实践比较久，所以后期的HMM的学习算法以及训练部分的算法和代码部分会以另外一篇blog形式进行记录，希望可以持续关注哈

 

『NLP学习笔记』隐马尔可夫模型和维特比算法
AI新视界
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隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是关于时许的概率模型，是一个生成模型，描述由一个隐藏的马尔科夫链随机生成不可观测的状态序列，每个状态生成一个观测，而由此产生一个观测序列
隐马尔可夫模型(HMM)原理与代码实战案例讲解
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隐马尔可夫模型(HMM)原理与代码实战案例讲解 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 1. 背景介绍 1.1 问题的由来 隐马尔可夫模型（Hid
HMM前向后向算法推导
03-03
HMM前向后向算法推导，哈工大研究生课程模式识别讲义课程资源
HMM(1)前向后向算法推导
jrh1223的博客
01-19 2098
HMM（1）前向后向算法推导 看了很多博客的HMM模型，自己做一个总结加固知识点的记忆。 1 HMM基础知识点 对于HMM模型，其主要是处理序列问题，并且该问题包括一个表象的观测序列和一个可能无法直接观察到的隐藏序列（或者叫状态序列），且这两个序列都是包括TTT个时刻的序列。观测序列的数学表达如式（1-1），状态序列的数学表达如式（1-2）： O={o1,o2,...,oT}(1-1)O=\lbr...
隐马尔可夫之前向算法
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07-07 688
目录 一、前向算法定义过程过程解析二、例题问题答案三、代码 资料：李航《统计学习方法》
HMM完全推导与理解(前向后向算法，Baum-Welch算法)
jrh1223的博客
11-22 1360
隐马尔科夫模型公式与原理详细推导
HMM学习笔记2 隐马尔科夫模型与前向算法
bohu83的博客
11-26 1071
一 序 本系列文章摘自 52nlp（我爱自然语言处理: http://www.52nlp.cn/），原文链接在 HMM 学习最佳范例，有大佬做了二次整理，参见：https://blog.youkuaiyun.com/itplus/article/details/15335877 本篇主要是整理隐马尔科夫模型的三个问题及前向算法。 二 三个问题 2.1隐马尔科夫模型（Hidden Markov Models） 一个隐马尔科夫模型是一个三元组（π, A, B）。 在状态转移矩阵及混淆矩阵中...
【机器学习笔记十】 隐马尔科夫模型（HMM）
SG_teresa's blog
05-29 950
一、基本定义 隐马尔科夫模型（HMM）是可用于标注问题的统计学习模型，描述由隐藏的马尔科夫链随机生成观测序列的过程，即描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程，属于生成模型。 马尔可夫性质：无记忆性。也就是说，这一时刻的状态，受且只受前一时刻的影响，而不受更往前时刻的状态的影响。 状态序列：隐藏的马尔科夫链随机生成的状态的序列 观测序列：每个状态生成一个观测，由此产生的观测的随机序列 隐马尔科夫模型由初始概率分布、状态转移概率分布和观测概率分布确定。即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决
统计学习方法笔记-隐马尔可夫模型（内含Python代码实现)
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一 马尔可夫模型 我们通过一个具体的例子来介绍一下什么是马尔可夫模型 我们假设天气有3种情况，阴天，雨天，晴天，它们之间的转换关系如下: (稍微解释一下这个图，我们可以这样认为，已知第一天是阴天，那第二天是阴天的概率是0.1， 第二天是晴天的概率是0.3，第二天是雨天的概率是0.6) 每一个状态转换到另一个状态或者自身的状态都有一定的概率。 马尔可夫模型就是用来表述上述问题的一个模型。 有这样一个状态链，第一天是阴天，第二天是晴天，第三天是雨天。 这样一个状态链就是马尔可夫链。 在上述例子中，如果我们并不知
隐马尔可夫模型(HMM)之概率计算
wd18508423052的博客
09-29 3030
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hmm中的前向后向算法
10-22
hmm中的前向后向算法hmm中的前向后向算法
5. 人工神经网络后向传播算法推导.pdf
06-22
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HMM学习一:前向和后向算法
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05-29 4032
一, 马尔科夫相关概念 马尔可夫过程 (Markov Process): 它因俄罗斯数学家安德烈·马尔可夫而得名，代表数学中具有马尔可夫性质的离散随机过程。该过程中，每个状态的转移只依赖于之前的 n 个状态，这个过程被称为1个 n 阶的模型，其中 n 是影响转移状态的数目。最简单的马尔科夫过程就是一阶过程，每一个状态的转移只依赖于其之前的那一个状态。注意这和确定性系统不一样，因为这种转移是有概率...
李航统计学习方法 隐马尔科夫 用前向算法实现例10.2
weixin_40230767的博客
01-23 392
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HMM 前向后向算法（转）
weixin_30617737的博客
01-14 153
最近研究NLP颇感兴趣，但由于比较懒，所以只好找来网上别人的比较好的博客，备份一下，也方便自己以后方便查找（其实，一般是不会再回过头来看的，嘿嘿 -_-!!) 代码自己重新写了一遍，所以就不把原文代码贴过来了。 1. 前向算法（摘自http://www.cnblogs.com/kaituorensheng/archive/2012/12/01/2797230.html） 隐马模型的评估问题即...
隐马尔可夫模型后向算法详细推导【转载】
SagarZhang的博客
02-09 389
隐马尔可夫模型后向算法详细推导【转载】 https://www.cnblogs.com/nowgood/p/HMM.html
【大道至简】机器学习算法之隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model, HMM)详解（2）---计算问题：前向算法和后向算法原理详解公式推导及Python实现
尚拙的博客
12-17 3700
对于后向算法的理解，从定义出发非常重要。我看网上包括很多教学视频，对这部分内容的讲解几乎是一笔带过，基本上都是说：和前向算法类似，只不过这边是反过来计算而已，这里不再多说了，大家自己看书。我觉得这么说是很不负责任的，因为对于大多数数学天赋没那么好的人真的仔细理解后向算法，还是需要花点时间的，如果没有人指点，可能真的就需要费很大劲（我就是）。为了让大伙不再走太多弯路，我接下来尽最大可能把自己已经搞明白的知识给大家分享。
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背景承接上文，继续 HMM 的公式推导过程，本文主要介绍后向概率算法以及前向概率算法的 Java 实现版本。后向概率公式及推导过程1.后向概率定义给定 λ，定义到时刻 t ，状态为 si 的前提下，从 t+1 至 T 时刻出现的观测序列为 qt+1,qt+2… qT 的概率。记作： βt(i) = P(qt+1,qt+2,…qT|st=si)。2.后向概率的初始条件根据定义，第 T 个时刻的后向概...
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