摘要： 在上一篇博客http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/03/24/2415583.html中，我们已经从一个例子中学会了HMM的前向算法，解决了HMM算法的第一个问题，即模型评估问题。这一讲中我们来解决第二个问题：HMM的解码问题，即即给定观测序列 O=O1O2O3…Ot和模型参数λ=(A,B,π)，怎样寻找满足这种观察序列意义上最优的隐含状态序列S，这一步中最常用的算法就是Viterbi算法了。 同样的，我们先引入3个符合： ：表示在观察时刻t正处在状态j，且沿一条路径q1q2q3..qt，产生出的o1o2o3…ot最大概率。 ：表示的. 阅读全文

摘要： HMM算法想必大家已经听说了好多次了，完全看公式一头雾水。但是HMM的基本理论其实很简单。因为HMM是马尔科夫链中的一种，只是它的状态不能直接被观察到，但是可以通过观察向量间接的反映出来，即每一个观察向量由一个具有相应概率密度分布的状态序列产生，又由于每一个状态也是随机分布的，所以HMM是一个双重... 阅读全文