手推隐马尔科夫模型HMM(Hidden Markov Model)02-Evaluation评估问题

目录

1.写在前面

2.Evaluation评估问题

3.前向算法-Forward Algorithm（O(N·T^2)）

4.后向算法-Backward Algorithm（O(N·T^2)）

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1.写在前面

        上一篇博客，我们重点介绍了HMM的一些基本概念，模型定义，说明了在使用HMM模型中的两个假设，引出在HMM中的三个重要的问题。 HMM模型主要是用来解决三类问题：Evaluation问题、Learning问题、Decoding问题。这篇博客我们重点讲解Evaluation问题，也就是评估问题。

2.Evaluation评估问题

        给定模型参数 λ= (A, B, π)，计算某个观测序列发生的概率，即求P(O|λ)，即概率计算问题，常用算法是前向后向算法；推导如下：

3.前向算法-Forward Algorithm（O(N·T^2)）

4.后向算法-Backward Algorithm（O(N·T^2)）