隐马尔可夫模型（HMM）简单总结

最新推荐文章于 2025-04-06 11:20:41 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： HMM 机器学习 隐马尔可夫
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HMM是生成式模型，属于动态贝叶斯网络。
HMM是一个五元组
S表示状态值集合
O表示观测值集合
π表示状态值对应的概率
A表示状态转移矩阵
B表示发射矩阵
1、评估问题
已知：S O 模型λ=（π，A，B）
求：观测序列1-2-3-4出现的概率；
求：输入部分观测序列预测概率最大的下一个值
2、解码问题
已知：S O 模型λ=（π，A，B）
求：观测序列1-2-3-4对应的概率最大的状态序列
3、学习问题
已知：S O 观测序列1-2-3-4
求：模型λ=（π，A，B）的参数

隐马尔可夫模型
hzl_hfut的博客
11-02 434
一、基本思想 隐马尔可夫模型是基于时序的概率模型，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组成。 隐马尔可夫做了两个基本假设： 齐次马尔可夫性假设：任意时刻的状态只与上一时刻的状态有关 观测独立性假设：任意时刻的观测值只与该时刻的状态有关 隐马尔科夫模型主要用来解决三个问题： 概率计算问题：给定模型λ=(Π,A,B)和观察序列O，求在模型λ下观测序列O出现的概率P(O|λ) ...
基于隐马尔可夫模型HMM的孤立字语音识别算法：Matlab代码模板与应用实例,基于隐马尔可夫模型HMM的孤立字语音识别：Matlab代码模板实现与应用研究,基于隐马尔可夫模型HMM的孤立字语音识别Ma
03-05
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隐马尔科夫模型（HMM）
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weixin_45234741的博客
04-06 996
你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章，了解一下Markdown的基本语法知识。我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持，除了标准的Markdown编辑器功能，我们增加了如下几点新功能，帮助你用它写博客：撤销：Ctrl/Command + Z 重做：Ctrl/Command + Y 加粗：Ctrl/Command + B 斜体：Ctrl/Command + I 标题：Ctrl/Command + S
隐马尔可夫模型(HMM)
Tonywu2018的博客
01-15 2278
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隐马尔可夫模型（HMM）
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