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《统计学习方法》笔记十 隐马尔可夫模型

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闪电gogogo
发布2018-12-27 15:47:04
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发布2018-12-27 15:47:04
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本系列笔记内容参考来源为李航《统计学习方法》

隐马尔可夫模型是可用于标注问题的统计学习模型,描述由隐藏的马尔科夫链随机生成观测序列的过程,属于生成模型。

概率计算算法

前向算法

后向算法

一些概率与期望值的计算

学习算法

隐马尔可夫模型的学习,根据训练数据是包括观测序列和对应的状态序列还是只有观测序列,可以分别由监督学习和非监督学习实现。

监督学习

利用极大似然估计

Baum-Welch算法

只有观测序列,无状态序列,则将状态序列看作不可观测的隐数据I,则可用EM算法实现。

预测算法

近似算法

维特比算法

用动态规划解隐马尔可夫模型预测问题

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原始发表:2018-12-17 ,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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      • 后向算法
        • 一些概率与期望值的计算
        • 学习算法
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            • Baum-Welch算法
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