HMM学习

HMM模型主要有三种应用场合，1.估计，给几个HMM模型，看哪一个模型更有可能生成现有的观测值序列。前向算法的应用。

2.解码，利用Viterbi 算法，找出一组最有可能产生此观测序列的隐藏状态序列。词性标注中应用比较多。

3.学习，根据观测序列，学习模型的参数A,B,PI等，前向-后向算法的使用，EM算法。

 

我想我首先想用的就是前向-后向算法吧，对参数进行学习的，这部分是最复杂的。

 

计划明天之前把第三种应用的程序搞定。