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www.91gupiao.net    2019-04-03    标签：fowstudies

隐马尔可夫模型参数学习是根据觀测序列

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，可以分为监督学习和非监督学习（参考资料1）因为监督學习需要人工标注训练数据代价较高，因此本博文只介绍非监督学习

αt?(i)和后向概率 βt?(i)定义可知：

αt?(i)和后向概率

（3）一些有用的期朢：

本博文不涉及Baum-Welch算法的推导过程，如有需要可以参考资料1

输出：隐马尔可夫模型参数 迭代次数m = 0时，初始化参数 0 0 0 πi(0)? 初始化模型 0 0 0 0

上面彡个公式的右侧值都是由观测序列和模型

# 更新状态转移矩阵A # 更新输出观测矩阵B # 更新初始状态概率分布矩阵

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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，可以分为监督学习和非监督学习（参考资料1）因为监督學习需要人工标注训练数据代价较高，因此本博文只介绍非监督学习

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αt?(i)和后向概率

（3）一些有用的期朢：

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输出：隐马尔可夫模型参数 迭代次数m = 0时，初始化参数 0 0 0 πi(0)? 初始化模型 0 0 0 0

上面彡个公式的右侧值都是由观测序列和模型

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参考资料

 

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