什么是隐马尔可夫模型(HMM)

AI解读 5个月前 硕雀
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什么是隐马尔可夫模型HMM

隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)是一种统计模型,用于描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其核心思想是通过隐藏的马尔可夫链生成状态序列,再由这些状态生成可观测的观测序列。

具体来说,HMM假设存在一个隐藏的马尔可夫链,该链的状态序列是不可观测的,但每个状态可以生成一个观测值,从而形成一个可观测的观测序列。这种模型通常用于时序数据的建模和预测,例如语音识别自然语言处理和生物信息学等领域。

HMM的基本组成包括三个主要元素:状态转移矩阵、观测概率矩阵和初始状态概率向量。状态转移矩阵描述了各状态间相互转移的概率;观测概率矩阵描述了每个状态生成每个观测的概率;初始状态概率向量描述了初始时刻处于每个状态的概率。

此外,HMM还涉及到三个基本问题:即给定观测序列,如何计算某个特定状态序列的概率、如何找到最可能的状态序列以及如何估计模型中的未知参数。这些问题可以通过前向后向算法等方法进行求解。

隐马尔可夫模型是一种强大的统计工具,能够有效地处理和分析具有隐含状态的时序数据,并在许多实际应用中发挥重要作用。

来源:www.aiug.cn
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