隐Markov模型续

解决问题1 后向法
与前向法类似
定义后向变量

Viterbi算法
目的：给定观察序列O以及模型λ,如何选择一
个对应的状态序列S ，使得S能够最为合理的
解释观察序列O？
N和T分别为状态个数和序列长度
定义：

我们所要找的就是T时刻最大的所代表δt( i) 的那个状态序列
Viterbi算法(续)

Baum-Welch算法(模型训练算法)
目的：给定观察值序列O，通过计算确定一个模型λ ， 使得P(O| λ)最大。
算法步骤：
1. 初始模型（待训练模型） λ0,
2. 基于λ0 以及观察值序列Ο，训练新模型λ；
3. 如果log P(X|λ) - log(P(X|λ0) < Delta，说明训练已经达到预期效果，
算法结束。
4. 否则，令λ0 ＝ λ ，继续第2步工作
Baum-Welch算法(续)

Baum-Welch算法(续2)

几种典型形状的马尔科夫链

HMM的应用领域