复习NLP-实战(七)----HMM隐马尔科夫模型

直接入正题吧,不想等了

第七章 HMM隐马尔科夫模型

1.马尔科夫模型

状态转移矩阵

 一阶马尔科夫模型:

(1)状态 (2)状态转换概率 (3)初始概率

2.隐马尔可夫模型

观察状态 和 隐藏状态(需要得到的),他们并不是一一对应的关系。

 

3.组成以及需要解决的问题

 需要解决的问题

 4、暴力求解方法和5、复杂度计算需要好好理解,这两个地方感觉有点复杂。

 6、前向算法(是求解第一个问题的)

7、Baum-Welch(求解参数的)还有隐变量的参数估计问题,就需要EM算法了。

8、参数求解

9、维特比算法(求最有可能的状态序列I,是的P(I/O)最大)

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