向前-向后算法(FORWARD-BACKWARD ALGORITHM)

向前-向后算法（forward-backward algorithm） 本文承接上篇博客 《隐马尔可夫模型及的评估和解码问题》 ， 用到的概念和例子都是那里面的。 学习问题 在 HMM 模型中六年级上册第一单元作文变形记， 已知隐藏状态的集合 S， 观察值的集合 O， 以及一个观察序列 （o1,o2文明礼仪小故事,苏秦之楚...中秋节没月饼打经理被开除,on） 典故大全， 求使得该观察序列出现的可能性最大的模型参数（包括初始状态概率矩阵π 人生能有几回搏，状态转移矩阵 A，发射矩阵 B） 。这正好就是 EM 算法要求解的问题：已知一系列的观察值 X，在隐含变量 Y 未知的情况下求最佳参数θ *，使得： 在中文词性标注里关于长江的古诗，根据为训练语料思念你，我们观察到了一系列的词（对应 EM 中的 X） 财务预算报告，如果每 个词的词性（即隐藏状态）也是知道的校本课程开发方案，那它就不需要用 EM 来求模型参数θ 了，因为 Y 是已 知的党员入党誓词，不存在隐含变量了。当没有隐含变量时，直接用 maximum likelihood 就可以把模型参 数求出来。 预备知识 首先你得对下面的公式表示认同肯定自己。 以下都是针对相互独立的事件， P(A,B)=P(B|A)*P(A) P(A,B,C)=P(C)*P(A关于汉字的字谜,B|C)=P(A,C|B)*P(B)=P(B,C|A)*P(A) P(A中华神话故事,B,C济宁小北湖,D)=P(D)*P(A,B|D)*P(C|A)=P(D)*P(A捍卫尊严,B|D)*P(C|B) P(A,B|C)=P(D1,A,B|C)+P(D2看庭前花开花落,A,B|C) D1又是一年春来到,D2 是事件 D 的一个全划分 理解了上面几个式子，你也就能理解本文中出现的公式是怎么推导出来的了应届毕业生个人简历模板。 EM 算法求解 我们已经知道如果隐含变量 Y 是已知的半截蜡烛教学反思，那么求解模型参数直接利用 Maximum Likelihood 就可以了抢购活动。EM 算法的基本思路是：随机初始化一组参数θ (0)酒店客房管理，根据后验概率 Pr(Y|X;θ )来 更新 Y 的期望 E(Y)中秋节的别称， 然后用 E(Y)代替 Y 求出新的模型参数θ (1)2016春晚节目单曝光。 如此迭代直到θ 趋于稳定八拜之交的意思。 在 HMM 问题中，隐含变量自然就是状态变量七年级生物下册期末试卷，要求状态变量的期望值感恩作文300字，其实就是求时刻 ti 观察到 xi 时处于状态 si 的概率，为了求此概率，需要用到向前变量和向后变量。 向前变量 向前变量 是假定的参数

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