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隐马尔科夫模型HMM(三)鲍姆-韦尔奇算法求解HMM参数

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刘建平Pinard
发布2018-08-07 10:29:17
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发布2018-08-07 10:29:17
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隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型

隐马尔科夫模型HMM(二)前向后向算法评估观察序列概率

    隐马尔科夫模型HMM(三)鲍姆-韦尔奇算法求解HMM参数

    在本篇我们会讨论HMM模型参数求解的问题,这个问题在HMM三个问题里算是最复杂的。在研究这个问题之前,建议先阅读这个系列的前两篇以熟悉HMM模型和HMM的前向后向算法,以及EM算法原理总结,这些在本篇里会用到。在李航的《统计学习方法》中,这个算法的讲解只考虑了单个观测序列的求解,因此无法用于实际多样本观测序列的模型求解,本文关注于如何使用多个观测序列来求解HMM模型参数。

1. HMM模型参数求解概述

2. 鲍姆-韦尔奇算法原理

3. 鲍姆-韦尔奇算法的推导

    

4. 鲍姆-韦尔奇算法流程总结

    

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原始发表:2017-06-10 ,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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  • 1. HMM模型参数求解概述
  • 2. 鲍姆-韦尔奇算法原理
  • 3. 鲍姆-韦尔奇算法的推导
  • 4. 鲍姆-韦尔奇算法流程总结
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