马尔科夫模型

本文介绍了马尔科夫模型及其应用场景,重点讲解了隐马尔科夫模型(HMM)的三大问题:识别、评估和训练,并通过具体的骰子例子进行说明。此外,还探讨了隐马尔科夫链的解法,包括维特比算法和EM算法,并提及HMM在词性标注问题中的应用。

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一、马尔科夫模型

处理的是什么问题,什么思路来解决

二、隐马尔科夫模型

三、隐马尔科夫链三大问题

1)Recognition(识别问题,也叫做序列问题):知道骰子有几种(隐含状态数量),每种骰子是什么(转换概率),

根据掷骰子出的结果(可见状态链),我想知道每次掷出来的都是哪种骰子(隐含状态链)

 

2)Evaluation(验证问题,或者评估问题):还是知道骰子有几种(隐含状态链),每种骰子是什么(转换概率),

根据掷骰子出来的结果(可见状态链),我想知道掷出这个结果的概率。

3)Training(训练问题EM算法,模型学习问题):知道骰子有几种(隐含状态数量),不知道每种骰子是什么(转换概率),<

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