PRML读书会第十三章 Sequential Data（Hidden Markov Models及其EM求解、HMM的预测和解码）

资 源 简 介

PRML读书会第十三章 Sequential Data（Hidden Markov Models及其EM求解、HMM的预测和解码）

详 情 说 明

隐马尔可夫模型（HMM）是处理序列数据的强大工具，广泛应用于语音识别、生物信息学等领域。其核心思想是假设观测数据由隐藏的状态序列生成，而状态转移遵循马尔可夫性质。

HMM的EM求解通常采用Baum-Welch算法，通过E步计算状态转移和发射概率的期望，M步更新模型参数，迭代优化似然函数。这一过程能够有效处理数据中的隐藏变量问题。

预测和解码是HMM的两大关键任务：预测用于估计未来观测的概率分布，而解码（如Viterbi算法）则寻找最可能的状态序列。两者均依赖动态规划思想，通过递归计算避免穷举搜索，极大提升了效率。

理解HMM需要掌握其图模型表示、概率计算和参数学习的内在联系，这是处理时序数据建模的重要基础。