hmm三个问题

最新推荐文章于 2021-05-12 17:00:38 发布

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原文链接：http://www.cnblogs.com/fengff/p/10139171.html

本文通过生动的例子，解析了隐马尔科夫模型(HMM)的三大核心问题：已知模型计算观察序列概率，推断隐藏状态序列，以及模型参数的自学习。介绍了对应解决这些问题的三种算法：前向算法、维特比算法和鲍姆-韦尔奇算法。

现在，重点是要了解并解决HMM 的三个问题。

问题1，已知整个模型，我女朋友告诉我，连续三天，她下班后做的事情分别是：散步，购物，收拾。那么，根据模型，计算产生这些行为的概率是多少。

问题2，同样知晓这个模型，同样是这三件事，我女朋友要我猜，这三天她下班后北京的天气是怎么样的。这三天怎么样的天气才最有可能让她做这样的事情。

问题3，最复杂的，我女朋友只告诉我这三天她分别做了这三件事，而其他什么信息我都没有。她要我建立一个模型，晴雨转换概率，第一天天气情况的概率分布，根据天气情况她选择做某事的概率分布。（惨绝人寰）

而要解决这些问题，伟大的大师们分别找出了对应的算法。问题一，Forward Algorithm，向前算法，或者 Backward Algo，向后算法。问题二，Viterbi Algo，维特比算法。问题三，Baum-Welch Algo，鲍姆-韦尔奇算法（中文好绕口）。

作者：henry
链接：https://www.zhihu.com/question/20962240/answer/64187492
来源：知乎
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