HMM（隐马尔科夫模型）之 Viterbi 算法

背景

HMM（隐马尔科夫模型）有

两类变量：（变量序列）

1. Hidden States：xi

2. Events：ei

模型的三要素：

1. State priors

2. Transition matrix

3. Emission matrix

 

三种求解问题：

1. 已知 模型三要素 和 Events，求Hidden States：Viterbi算法

2. 已知 模型三要素 和 Events，求这一系列Events发生的概率：Forward/Backward 算法

3. 已知 Events，求 模型三要素： Baum-Welch算法

以下为我个人对三种算法的理解：

Viterbi算法 和 Forward/Backward 算法都是 动态规划 的一种特例

Baum-Welch算法 是 EM算法 的一种特例（迭代的方法估计参数基本都是EM算法）

Viterbi 算法

简单了解Viterbi算法的思想可以看：https://www.zhihu.com/question/20136144/answer/763021768

在一个HMM模型的例子中来讲解可以看：https://www.zhihu.com/question/20136144/answer/239971177

代码如下：

 

来源：https://www.cnblogs.com/sbj123456789/p/12381451.html