《统计学习方法》笔记(十四)--HMM(1)
来源:互联网 发布:第四次人口普查数据 编辑:程序博客网 时间:2024/04/30 14:17
定性:是一种生成模型,用于对隐变量进行标注等问题。
隐马尔可夫模型:由一个隐藏的马尔科夫链随机生成不可观测的状态随机序列,再由各个状态生成一个观测而产生观测随机序列的过程。
模型由初始状态,状态转移矩阵,观测概率矩阵(又叫混淆矩阵)三部分组成。
基于两个假设:齐次马尔科夫性(任意时刻状态只与前一个时刻状态有关),观测独立性假设(任意时刻的观测只与当前时刻状态有关)
HMM的三个基本问题:概率计算问题,学习问题,预测问题(解码问题)
1.概率计算问题:已知模型与观测序列,求取该观测序列发生的概率
前向算法:a.计算初始状态;b.递推的求出每一条路径的概率;c.把所有路径概率的和。
后向算法:a.规定T时刻所有状态为1,(?);b.根据t+1时刻的状态退出ts时刻的状态;c.求和。
二者区别与联系:前向概率是从第一个状态向第T个状态递推,后向算法是从第T个状态向第一个状态递推;
二者的组合就是观测序列的统一形式。
2.学习问题:已知观测序列,估计模型参数(待续)
监督学习:
非监督学习
3.预测问题:已知模型与观测序列,估计状态序列(待续)
近似算法:
维特比算法:
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