HMM——隐马尔可夫模型

HMM模型 1. 概述 解决问题1：概率求解问题 前向概率 1）暴力求解 2）前向算法 后向概率 其他重要概率 1）求取γ~t~(i) 2）求取ξ~t~(i, j) 3）观测序列为O时，任意时刻出现状态q~i~的概率 4）观测序列为O时，任意时刻从状态q~i~转移到q~j~的概率 解决问题2：参数估计问题 方法1：极大似然估计（不推荐使用） 方法2：Baum-Welch法（推荐使用） E步 M步

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