EM算法与HMM参数估计

资 源 简 介

EM算法与HMM参数估计

详 情 说 明

EM算法与HMM参数估计：

隐马尔可夫模型（HMM）是用于时序数据建模的强大工具，其参数估计通常依赖EM算法（期望最大化算法）。EM通过迭代优化解决含隐变量的概率模型参数估计问题，分为E步（计算期望）和M步（最大化似然）。

核心算法解析： 前向-后向算法：计算给定观测序列下隐状态的概率分布，前向算法递推计算到达某状态的联合概率，后向算法则反向递推未观测部分的概率。两者结合可高效计算边缘概率。 Viterbi算法：通过动态规划寻找最优隐状态序列，核心是维护路径概率与回溯指针，适用于解码问题。 Baum-Welch算法：EM在HMM中的具体实现，通过迭代更新转移矩阵、观测矩阵和初始概率。E步用前向后向计算隐状态期望，M步用计数重估参数。

实现要点： 对数域计算避免下溢 收敛判定基于对数似然变化阈值 初始化策略影响局部最优解

学习建议： 从简单观测序列（如抛硬币）入手理解概率重估计过程，再扩展到多状态多符号场景。Baum-Welch的调参需注意过拟合问题，可结合交叉验证。