在研究HMM模型时，看到知乎上一个很简明的解释，特此记录下来！
隐马尔可夫过程.jpg
- 输入：为可观测序列（海藻的干湿程度）；
- 参数：状态转移概率矩阵A 、给定状态下观测值概率分布矩阵B；
- 输出：1.某一观察序列发生的概率值；2.最可能的隐状态序列（概率最大）。
上文中模型输出的两个不同结果即分别对应实际生活中的两种不同类型的问题： - HMM评估问题：在给定模型中出现观察序列的可能性（概率值）
- HMM解码问题：通过观察序列找出最大可能的隐状态序列（概率值最大）。
在研究HMM模型时，看到知乎上一个很简明的解释，特此记录下来！
隐马尔可夫过程.jpg
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本文标题：隐马尔可夫（HMM）模型的理解
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/nzfhxctx.html
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