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HMM的(五个基本要素,三个假设,三个解决的问题)

简介: 了解HMM的人们,都知道HMM有五个基本要素,三个假设和解决的三个问题: 首先看下HMM的五个基本要素: HMM是个五元组λ   =( S, O , π ,A,B) S:状态值集合,O:观察值集合,π:初始化概率,A:状态转移概率矩阵,B:给定状态下,观察值概率矩阵 其次,回忆下HMM的三个假设: 1、有限历史性假设,p(si|si-1,si
了解HMM的人们,都知道HMM有五个基本要素,三个假设和解决的三个问题:
首先看下HMM的五个基本要素
HMM是个五元组λ   =( S, O , π AB
S:状态值集合,O:观察值集合,π:初始化概率,A:状态转移概率矩阵,B:给定状态下,观察值概率矩阵

其次,回忆下HMM的三个假设
1、有限历史性假设,p(si|si-1,si-2,...,s1) = p(si|si-1)
2、齐次性假设,(状态与具体时间无关),P(si+1|si)=p(sj+1,sj)
3、输出独立性假设,输出仅与当前状态有关,P(o1,...ot|s1,...st) = P(ot|qt)

最后,来说下HMM解决的三个问题
1:评估问题,已知模型参数 λ= (A, B, π),计算某个观测序列发生的概率,即求P(O|λ)
2:解码问题,给出观测序列O和模型μ,怎样选择一个状态序列S(s1,s2,...st+1),能最好的解释观测序列O
3:学习问题,如何调整模型参数 λ=(π, A, B), 使得P(O|λ)最大?  

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