隐马尔科夫模型的基本原理包括状态空间、观测空间、状态转移概率、观测概率和初始状态概率。在实际应用中,隐马尔科夫模型具有一些特点和问题,如参数估计、状态空间的确定等。隐马尔科夫模型是一个重要的工具,它为时序数据的建模和分析提供了一种有效的方法。
马尔可夫链是时间和状态参数都离散的马尔可夫过程。HMM是在Markov链的基础上发展起来的,由于实际问题比Markov链模型所描述的更为复杂,观察到的时间并不是与状态一一对应的,而是通过一组概率分布相联系,这样的模型称为HMM。HMM是双重随机过程:其中之一是Markov链,这是基本随机过程,它描述状态的转移,是隐含的。另一个...
马尔可夫链是时间和状态参数都离散的马尔可夫过程。HMM是在Markov链的基础上发展起来的,由于实际问题比Markov链模型所描述的更为复杂,观察到的时间并不是与状态一一对应的,而是通过一组概率分布相联系,这样的模型称为HMM。HMM是双重随机过程:其中之一是Markov链,这是基本随机过程,它描述状态的转移,是隐含的。另一个...
HMM基本原理 Markov链：如果⼀个过程的“将来”仅依赖“现在”⽽不依赖“过去”，则此过程具有马尔可夫性，或称此过程为马尔可夫过程。马尔可夫链是时间和状态参数都离散的马尔可夫过程。HMM是在Markov链的基础上发展起来的，由于实际问题⽐Markov链模型所描述的更为复杂，观察到的时间并不是与状态⼀⼀对应的，...