第十章 隐马尔可夫模型

最新推荐文章于 2025-05-27 21:40:59 发布
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分类专栏： 统计学习方法第二版笔记 文章标签： 隐马尔可夫模型 维特比算法 机器学习 算法
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本文详细探讨了隐马尔可夫模型（HMM）的基础，包括模型的概率计算问题，通过前向算法和后向算法进行动态规划求解。同时，介绍了学习算法来确定模型参数，并重点阐述了预测算法——维特比算法，用于找到最有可能的观测序列。

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>>>隐马模型的基本问题

>>>概率计算问题

前向算法

后向算法

一些固定表述

>>>学习算法，求解参数

下图只列出了Πi的推导过程，aij和bj(k）推导同理

>>>预测算法

维特比算法

第十章 隐马尔可夫模型-习题
qq_40773666的博客
11-27 1853
10.1 本题考查概率计算的前向或后向算法: 前向算法：αt+1(i)=[∑j=1Nαt(j)∗aji]∗bi(Ot+1) \alpha_{t+1}(i) = [\sum_{j=1}^{N} \alpha_{t}(j)*aji]*b_{i}(O_{t+1})αt+1​(i)=[j=1∑N​αt​(j)∗aji]∗bi​(Ot+1​) 后向算法：βt(i)=∑j=1Naijbj(Ot+1)βt+1(j) \beta_t(i) = \sum_{j=1}^{N}a_{ij}b_{j}(O_{t+1})\beta
《统计学习方法》第十章隐马尔可夫模型与python实现
weixin_47675950的博客
03-16 1155
一、写在前面 本文是《统计学习方法》第10章隐马尔可夫模型的读书笔记。用一段百余行的Python代码实现了隐马模型观测序列的生成、前向后向算法、Baum-Welch无监督训练、维特比算法。公式与代码相互对照，循序渐进。 HMM算是个特别常见的模型，在自然语言处理中有很多的应用，比如基于字符序列标注的分词和词性标注了。但我的理解仅仅停留在“前向算法”“Viterbi”等层次。这次静下心来，从头到尾将这章认真看完，与自己原有的理解做一个对照，加深理解。 二、隐马尔可夫模型基本概念 隐马尔可夫模型是关于时序的概率
统计学习方法第十章隐马尔可夫模型
lyy的博客
09-18 2192
最近感觉学习深度学习不能一直只注重代码，而不注重对于算法的理解，决定补一补深度学习相关的算法内容。 隐马尔可夫模型是可用于标注问题的统计学习模型，描述的是由隐藏的马尔可夫链随机生成观测序列的过程。 一、隐马尔可夫模型的基本概念 它是一个关于时序的概率模型，过程是：隐藏的马尔可夫链随机生成不可观测的状态随机序列，称为状态序列->每个状态生成一个观测，组成观测序列。 注意！序列的每一个位...
《统计学习方法》第十章 隐马尔可夫模型
qq_26496077的博客
01-08 744
1. 隐马尔可夫模型的应用场景 隐马尔可夫模型(hidden Markov model, HMM)是可用于标记问题的统计学习模型,描述由隐藏的马尔可夫链随机生成观测序列的过程,属于生成模型.HMM在语音识别、自然语言处理、生物信息、模式识别等领域具有广泛的应用. 2. 隐马尔可夫模型的基本概念 2.1 隐马尔可夫模型的定义 2.1.1 定义 隐马尔可夫模型是关于时序的概率模型,描述由一个隐藏的马尔...
第十章：隐马尔可夫模型
a131529的博客
05-21 779
HMM是用于标注问题的统计学习模型，描述由隐藏的马尔可夫链随机生成观测序列的过程，属于生成模型。通过隐马尔可夫模型，我们可以根据观测的活动（散步和读书）推测出最可能的天气变化（隐含状态）。在这个例子中，通过三天的活动记录，我们推测出最可能的天气序列是“晴天，晴天，雨天”。隐马尔可夫模型广泛应用于类似的时间序列数据分析，比如语音识别、基因序列分析等，通过观测到的数据推测背后的隐藏状态序列。在大概了解了上述例子后，接下来就可以深入了解什么是隐马尔可夫模型了。
第10章 隐马尔可夫模型课后习题
m0_56676945的博客
07-03 981
1．隐马尔可夫模型是关于时序的概率模型，描述由一个隐藏的马尔可夫链随机生成不可观测的状态的序列，再由各个状态随机生成一个观测而产生观测的序列的过程。隐马尔可夫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决定。因此，隐马尔可夫模型可以写成λABπ。隐马尔可夫模型是一个生成模型，表示状态序列和观测序列的联合分布，但是状态序列是隐藏的，不可观测的。隐马尔可夫模型可以用于标注，这时状态对应着标记。标注问题是给定观测序列预测其对应的标记序列。2．概率计算问题。给定模型λAB。
《统计学习方法》 第十章 隐马尔可夫模型(原理+代码)
小鹏AI
11-27 397
Baum-Welch算法，也就是EM算法可以高效地对隐马尔可夫模型进行训练, 它是一种非监督学习算法。前向-后向算法是通过递推地计算前向-后向概率可以高效地进行隐马尔可夫模型的概率计算。，表示状态序列和观测序列的联合分布，但是状态序列是隐藏的，不可观测的。标注问题是给定观测序列预测其对应的标记序列。维特比算法应用动态规划高效地求解最优路径，即概率最大的状态序列。描述由一个隐藏的马尔可夫链随机生成不可观测的状态的序列。再由各个状态随机生成一个观测而产生观测的序列的过程。使得在该模型下观测序列概率。
统计学习方法 第十章 隐马尔可夫模型
weixin_41045344的博客
01-08 182
第10章 隐马尔可夫模型 10.1 定义 1. 隐马尔可夫模型 隐马尔可夫模型是关于时序的概率模型，描述由一个隐藏的马尔可夫链随机生成不可观测的状态随机序列，再由各个状态生成一个观测而产生观测随机序列的过程。 隐马尔可夫模型由初始概率分布、状态转移概率分布以及观测概率分布确定。 A: 状态转移概率矩阵 B：观测概率矩阵 π： 初始状态概率向量（在时刻t=1处于状态qi的...
李航《统计学习方法》第十章——用Python实现隐马尔科夫模型
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第十章-HMM模型以及相关推导
Cecilia
09-25 562
隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, 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的观测序列的过程，属于生成模型，是概率模型的一种。本章主要是总结HMM模型的概率计算算法、学习算法以及预测算法。HMM在语音识别、自然语言处理NLP等领域有着广泛的应用。 概率图模型常常是为了描述随机变量之间的关系（是不是独立的），分为有向图和无向图，而HMM主要用有向...
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04-05 3877
【10.1】解：按照后向算法10.3 （1） 计算初值 （2） 递推计算 （3） 终止 【10.2】解：按照前向后向算法式10.23， 【10.3】解：按照维特比算法10.5， （1） 初始化 （2） 递推 其中t=2,3的结果已在例10.3中求出，现求当t=4时， （3） 终止 最优路径的
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数学模型电子教案全章节概述
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