隐马尔科夫链的原理HMMall

资 源 简 介

隐马尔科夫链的原理HMMall

详 情 说 明

隐马尔科夫模型（HMM）是一种用于建模序列数据的概率图模型。它由隐藏的状态序列和可观测的输出序列组成，其中状态转移过程具有马尔科夫性质，即当前状态只依赖于前一个状态。

HMM的核心由三个要素组成：状态转移概率矩阵、观测概率矩阵和初始状态概率分布。状态转移概率矩阵描述了隐藏状态之间的转换规律，观测概率矩阵定义了从隐藏状态生成观测值的概率，初始状态分布则决定了系统起始时处于各个隐藏状态的概率。

在实际应用中，HMM通常需要解决三个基本问题：评估问题（计算给定模型下观测序列的概率）、解码问题（找出最可能产生观测序列的隐藏状态序列）和学习问题（从观测数据中估计模型参数）。

HMM广泛应用于语音识别、生物信息学、自然语言处理等领域。在Matlab实现中，通常会提供前向-后向算法解决评估问题，Viterbi算法解决解码问题，以及Baum-Welch算法解决参数学习问题。通过demo演示可以直观理解HMM如何通过观测序列推断隐藏状态。