模式识别与机器学习 | 十一章 概率图模型基础
隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,HMM)
HMM是建模序列数据的图模型
1、第一个状态节点对应一个初始状态概率分布
2、状态转移矩阵A,
3、发射矩阵概率B
4、对特定的(x,y)的联合概率可以表示为
- α递归计算——前向算法
- β递归计算——后向算法
贝叶斯网络(有向概率图模型)
x与y独立:
x,y在条件z下独立(条件独立)
- 给定一个节点的父节点,该节点一定和其曾祖条件独立

贝叶斯网络参数:
二值变量:二项分布p,1-p 只有1个参数
条件分布 A->B:有2个参数
A,B->C :有4个参数
viterbi解码例题

1、HMM模型:
初始概率Π 1*N
盒子间的转移矩阵A N*N
发射矩阵B(给定盒子,选取每种水果的概率)N*M
2、
| (所给x的状态) | t=1 | t=2 | ... | t=n |
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