统计学习方法课件-第十章 隐马尔科夫模型.pdf ...

资 源 简 介

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详 情 说 明

隐马尔科夫模型（HMM）是一种用于处理序列数据的概率模型，广泛应用于语音识别、自然语言处理等领域。该模型假设系统是一个马尔科夫过程，其中状态不可直接观测，但能通过观测序列间接推断。HMM的核心要素包括状态转移概率矩阵、观测概率矩阵和初始状态分布。

在统计学习方法中，HMM的学习通常涉及三个关键问题：评估问题（计算观测序列概率）、解码问题（寻找最可能的状态序列）以及学习问题（估计模型参数）。前向-后向算法和维特比算法是解决这些问题的重要工具。

隐马尔科夫模型的优势在于能够捕捉序列数据的动态特性，但其假设观测仅依赖当前状态可能限制对复杂依赖关系的建模。后续扩展如条件随机场（CRF）部分解决了这一局限性。