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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