n阶隐马尔科夫模型的参数估计

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马尔可夫网络的参数估计方法(十)

马尔可夫网络的参数估计方法(十)

马尔可夫网络的参数估计方法马尔可夫网络是一种描述随机过程的数学工具,它可以用来建模时间序列数据、自然语言处理等领域。

在实际应用中,我们通常需要对马尔可夫网络的参数进行估计,以便更准确地模拟和预测系统的行为。

在本文中,我们将讨论一些常见的马尔可夫网络参数估计方法,并对它们的优缺点进行比较。

1. 最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation, MLE)最大似然估计是一种常见的参数估计方法,它通过最大化观测数据的似然函数来估计参数值。

对于马尔可夫链模型来说,我们可以通过观测数据的转移概率来估计状态转移矩阵。

具体来说,对于一个马尔可夫链模型,我们可以定义观测数据的似然函数为所有状态转移的联合概率,然后通过最大化这个似然函数来估计状态转移矩阵的参数值。

虽然最大似然估计是一种直观简单的估计方法,但是它也存在一些缺点。

首先,当观测数据较少时,似然函数可能存在多个局部最优解,使得估计结果不够稳定。

其次,当模型的参数维度较高时,最大似然估计可能会导致过拟合,从而影响模型的泛化能力。

2. 贝叶斯估计(Bayesian Estimation)贝叶斯估计是一种基于贝叶斯统计理论的参数估计方法,它通过引入先验概率分布来对参数进行估计。

对于马尔可夫链模型来说,我们可以通过引入状态转移概率的先验分布来对状态转移矩阵进行估计。

具体来说,我们可以选择一个合适的先验分布,然后通过观测数据来更新参数的后验分布,最终得到参数的估计值。

贝叶斯估计的优点在于它可以有效地利用先验信息,从而提高参数估计的稳定性和泛化能力。

另外,贝叶斯估计还可以提供参数估计的不确定性信息,这对于模型的评估和选择非常有帮助。

然而,贝叶斯估计也存在一些问题,比如选择合适的先验分布可能会影响参数估计的结果,而且计算复杂度较高。

3. 最大后验概率估计(Maximum a posteriori Estimation, MAP)最大后验概率估计是贝叶斯估计的一种特殊情况,它通过最大化后验概率来估计参数值。

隐马尔可夫模型的基本用法

隐马尔可夫模型的基本用法

隐马尔可夫模型的基本用法隐马尔可夫模型(HiddenMarkovModel,HMM)是一种用于描述随机过程的概率模型,它在自然语言处理、语音识别、生物信息学、金融分析等领域得到了广泛应用。

本文将介绍隐马尔可夫模型的基本概念、数学表达、参数估计、解码算法等内容,希望对读者理解和应用该模型有所帮助。

一、隐马尔可夫模型的基本概念隐马尔可夫模型是一个二元组(Q, O, A, B, π),其中:Q = {q1, q2, …, qN}是状态集合,表示模型中可能出现的所有状态;O = {o1, o2, …, oT}是观测集合,表示模型中可能出现的所有观测;A = [aij]是状态转移矩阵,其中aij表示从状态i转移到状态j的概率;B = [bj(k)]是观测概率矩阵,其中bj(k)表示在状态j下观测到k的概率;π = [πi]是初始状态概率向量,其中πi表示模型开始时处于状态i的概率。

隐马尔可夫模型的基本假设是:每个时刻系统处于某一状态,但是我们无法观测到该状态,只能观测到该状态下产生的某个观测。

因此,我们称该状态为隐状态,称观测为可观测状态。

隐马尔可夫模型的任务就是根据观测序列推断出最有可能的隐状态序列。

二、隐马尔可夫模型的数学表达隐马尔可夫模型的数学表达可以用贝叶斯公式表示:P(O|λ) = ∑Q P(O|Q, λ)P(Q|λ)其中,O表示观测序列,Q表示隐状态序列,λ表示模型参数。

P(O|Q, λ)表示在给定隐状态序列Q和模型参数λ的条件下,观测序列O出现的概率;P(Q|λ)表示在给定模型参数λ的条件下,隐状态序列Q出现的概率。

P(O|λ)表示在给定模型参数λ的条件下,观测序列O出现的概率。

根据贝叶斯公式,我们可以得到隐状态序列的后验概率:P(Q|O,λ) = P(O|Q,λ)P(Q|λ)/P(O|λ)其中,P(O|Q,λ)和P(Q|λ)可以通过模型参数计算,P(O|λ)可以通过前向算法或后向算法计算。

如何使用隐马尔科夫模型进行时间序列预测(六)

如何使用隐马尔科夫模型进行时间序列预测(六)

隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model, HMM)是一种用于建模时间序列数据的统计模型,常用于语音识别、自然语言处理、生物信息学等领域。

本文将从HMM的基本原理、参数估计、模型选择和时间序列预测等方面进行论述。

一、HMM的基本原理HMM是一种由状态、观测值和状态转移概率矩阵组成的动态随机过程模型。

在HMM中,状态不可见,只能通过观测值来推断。

HMM包括三个核心要素:状态空间、观测空间和状态转移概率矩阵。

状态空间描述系统可能处于的不同状态,观测空间描述系统可观测到的不同观测值,状态转移概率矩阵描述系统从一个状态转移到另一个状态的概率。

二、参数估计在使用HMM进行时间序列预测时,需要对HMM的参数进行估计。

常用的参数估计方法包括极大似然估计、期望最大化算法等。

极大似然估计是一种通过最大化观测序列的联合概率来估计HMM参数的方法,期望最大化算法是一种通过迭代优化HMM参数来最大化观测序列概率的方法。

三、模型选择在使用HMM进行时间序列预测时,需要选择合适的HMM模型。

模型选择包括确定状态空间大小、选择合适的观测空间、确定状态转移概率矩阵等。

常用的模型选择方法包括交叉验证、信息准则等。

交叉验证是一种通过将数据集划分为训练集和测试集来评估模型性能的方法,信息准则是一种通过模型复杂度和数据拟合程度来选择合适模型的方法。

四、时间序列预测使用HMM进行时间序列预测的过程包括模型训练和预测两个阶段。

在模型训练阶段,需要通过已有的时间序列数据来估计HMM的参数;在预测阶段,可以使用已训练好的HMM模型来对未来的时间序列进行预测。

常用的时间序列预测方法包括前向算法、维特比算法等。

前向算法是一种通过动态规划来计算观测序列的概率和状态序列的概率的方法,维特比算法是一种通过动态规划来计算最优状态序列的方法。

综上所述,HMM是一种强大的时间序列预测模型,通过合理选择HMM的参数和模型,可以有效地对时间序列数据进行预测。

隐马尔可夫模型参数估计

隐马尔可夫模型参数估计

隐马尔可夫模型参数估计
隐马尔可夫模型参数估计是指在隐马尔可夫模型中,根据观
测数据估计模型参数的过程。

隐马尔可夫模型是一种概率模型,
它用来描述一个隐藏状态序列的概率分布,它可以用来描述一个
隐藏状态序列的概率分布,以及它们之间的转移概率。

隐马尔可
夫模型参数估计是一个复杂的过程,它需要根据观测数据来估计
模型参数,以便更好地描述隐藏状态序列的概率分布。

隐马尔可夫模型参数估计的方法有很多,其中最常用的是最
大似然估计法。

最大似然估计法是一种概率模型参数估计的方法,它的基本思想是,根据观测数据,求出使得观测数据出现的概率
最大的模型参数。

另外,还有一些其他的参数估计方法,比如最
小二乘法、最小化KL散度等。

隐马尔可夫模型参数估计的结果可以用来描述隐藏状态序列
的概率分布,以及它们之间的转移概率。

此外,它还可以用来预
测未来的状态,以及推断未知的状态。

因此,隐马尔可夫模型参
数估计是一个非常重要的过程,它可以帮助我们更好地理解隐藏
状态序列的概率分布,以及它们之间的转移概率。

n阶隐马尔可夫模型的参数估计

n阶隐马尔可夫模型的参数估计

南京邮电大学硕士学位论文n阶隐马尔可夫模型的参数估计姓名:***申请学位级别:硕士专业:应用数学指导教师:***2011-03摘 要本文给出了n 阶隐马尔可夫模型()n HMM 的定义及结构。

在传统的隐马尔可夫模型及二阶隐马尔可夫模型2()HMM 的基础上,研究了n 阶隐马尔可夫模型的前向、后向算法,Baum —Welch 算法,并导出了n HMM 在单观测序列培训和多观测序列培训两种情况下的参数重估公式。

最后,研究了与观测信息相关的n 阶隐马尔可夫模型()n n HMM ⨯以及混合n 阶隐马尔可夫模型()n MHMM 的Baum —Welch 算法。

论文主要分为五个部分。

第一部分阐述隐马尔可夫模型理论的发展以及国内外研究现状,引出本文的研究背景,然后介绍了一种约束最优化方法。

第二部分主要介绍n 阶隐马尔可夫模型的前向、后向算法。

第三部分首先介绍n 阶隐马尔可夫模型的Baum-Welch 算法,紧跟着给出n 阶隐马尔可夫模型的参数重估公式,最后介绍重估公式的物理含义。

第四部分给出n 阶隐马尔可夫模型在多观测序列培训情况下的参数重估公式。

第五部分给出与观测信息相关的n 阶隐马尔可夫模型以及混合n 阶隐马尔可夫模型的定义及结构,进而研究n n HMM ⨯以及n MHMM 的前向、后向算法,Baum —Welch 算法,并分别推导出了它们的参数重估公式。

关键词:前向、后向算法;Baum —Welch 算法;多观测序列;Baum 辅助函数ABSTRACTThis paper describes the structure of nth-order hidden markov model on condition that observation noise is not independent of the markov chain, and then researches the forward-backward algorithm and the Baum-Welch algorithm of the model, and derives the parametric estimation equations for the model assuming one observable sequence only. Furthermore, nth-order hidden Markov model is trained with multiple observable sequences and several new formulae solving model training problem are derived. Finally , the paper researches the Baum-Welch algorithm of nth-order hidden markov model relation with the observations ()n n HMM ⨯ and mixture of nth-order hidden markov model ()n MHMM .This paper is divided into five parts as follows:The first part describes the development of hidden markov model theory and related research at home and abroad, then introduces the study background of this dissertation. In the end, a kind of constrained optimization method is presented.The second part focuses on the forward-backward algorithm of nth-order hidden markov model.Firstly the third part introduces the Baum-Welch algorithm of nth-order hidden markov model, followed the model parameter estimation equations. Finally it ’s the introduction of the physical meaning of the model.The fourth part derives the parametric estimation equations for nth-order hidden markov model assuming multiple observable sequences.In the fifth part, the paper describes the structures of n n HMM ⨯ and n MHMM , and derives the update parametric estimation equations for these two models according to Baum-Welch algorithm.Keywords: forward-backward algorithm; Baum-Welch algorithm; multiple observable sequences; Baum auxiliary function缩略词南京邮电大学学位论文原创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。

马尔可夫网络的参数估计方法(五)

马尔可夫网络的参数估计方法(五)

马尔可夫网络的参数估计方法马尔可夫网络是一种用于建模随机过程的图模型,它描述了一个系统在不同状态之间转移的概率。

马尔可夫网络被广泛应用于自然语言处理、生物信息学和机器学习等领域。

在实际应用中,我们经常需要根据观测数据来估计马尔可夫网络的参数,以便进行推断和预测。

本文将介绍几种常见的马尔可夫网络的参数估计方法。

一、最大似然估计最大似然估计是一种常用的参数估计方法,它通过最大化观测数据的似然函数来估计参数。

对于马尔可夫网络,我们可以利用观测数据来构造状态转移矩阵,并通过最大似然估计来估计状态转移概率。

假设我们有一组观测序列,我们可以统计每个状态的出现次数以及状态转移的次数,然后利用这些统计量来估计状态转移概率。

最大似然估计是一种直观且易于理解的参数估计方法,但在数据稀疏的情况下容易产生过拟合的问题。

二、贝叶斯估计贝叶斯估计是一种基于贝叶斯理论的参数估计方法,它通过引入先验分布来对参数进行估计。

对于马尔可夫网络,我们可以引入Dirichlet分布作为状态转移概率的先验分布,然后利用观测数据来更新参数的后验分布。

贝叶斯估计能够有效地处理数据稀疏的情况,并且能够有效地控制参数的复杂度。

但是贝叶斯估计需要对先验分布进行合理的选择,并且需要进行参数的后验推断,计算复杂度较高。

三、EM算法EM算法是一种常见的参数估计方法,它通过迭代的方式来估计参数。

对于马尔可夫网络,我们可以利用EM算法来估计隐藏状态的概率分布以及状态转移的概率。

在E步骤中,我们通过当前参数来计算隐藏状态的后验概率,然后在M步骤中利用这些后验概率来更新参数。

EM算法能够有效地处理隐变量的情况,并且能够收敛到局部最优解。

但是EM算法对初始参数的选择敏感,容易陷入局部最优解。

四、Gibbs抽样Gibbs抽样是一种基于马尔可夫链的参数估计方法,它通过在马尔可夫链上进行随机游走来估计参数。

对于马尔可夫网络,我们可以构造一个马尔可夫链,然后在该链上进行随机游走来估计参数。

隐马尔可夫模型三个基本问题以及相应的算法

隐马尔可夫模型三个基本问题以及相应的算法

隐马尔可夫模型三个基本问题以及相应的算法1. 背景介绍隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)是一种统计模型,用于描述具有隐藏状态的序列数据。

HMM在很多领域中得到广泛应用,如语音识别、自然语言处理、机器翻译等。

在HMM中,我们关心三个基本问题:评估问题、解码问题和学习问题。

2. 评估问题评估问题是指给定一个HMM模型和观测序列,如何计算观测序列出现的概率。

具体而言,给定一个HMM模型λ=(A,B,π)和一个观测序列O=(o1,o2,...,o T),我们需要计算P(O|λ)。

前向算法(Forward Algorithm)前向算法是解决评估问题的一种经典方法。

它通过动态规划的方式逐步计算前向概率αt(i),表示在时刻t处于状态i且观测到o1,o2,...,o t的概率。

具体而言,前向概率可以通过以下递推公式计算:N(i)⋅a ij)⋅b j(o t+1)αt+1(j)=(∑αti=1其中,a ij是从状态i转移到状态j的概率,b j(o t+1)是在状态j观测到o t+1的概率。

最终,观测序列出现的概率可以通过累加最后一个时刻的前向概率得到:N(i)P(O|λ)=∑αTi=1后向算法(Backward Algorithm)后向算法也是解决评估问题的一种常用方法。

它通过动态规划的方式逐步计算后向概率βt(i),表示在时刻t处于状态i且观测到o t+1,o t+2,...,o T的概率。

具体而言,后向概率可以通过以下递推公式计算:Nβt(i)=∑a ij⋅b j(o t+1)⋅βt+1(j)j=1其中,βT(i)=1。

观测序列出现的概率可以通过将初始时刻的后向概率与初始状态分布相乘得到:P (O|λ)=∑πi Ni=1⋅b i (o 1)⋅β1(i )3. 解码问题解码问题是指给定一个HMM 模型和观测序列,如何确定最可能的隐藏状态序列。

具体而言,给定一个HMM 模型λ=(A,B,π)和一个观测序列O =(o 1,o 2,...,o T ),我们需要找到一个隐藏状态序列I =(i 1,i 2,...,i T ),使得P (I|O,λ)最大。

HMM(隐马尔可夫)推导(下)-参数估计(EM)

HMM(隐马尔可夫)推导(下)-参数估计(EM)

HMM(隐马尔可夫)推导(下)-参数估计(EM)HMM (隐马尔可夫) 推导 (下) - 参数估计 (EM)回顾 HMM上篇介绍了HMM这样的⼀种时序类模型, 即描述了⼀些观测现象的产⽣, 是由我们很难观测到的 "隐变量因⼦", 产⽣的, 同时这些隐变量因⼦之间的变化也有⼀个状态转移概率的过程.HMM 的推导过程, 也就两个部分, Z 过程 (推断过程) 和 Estimation(参数估计)过程.上篇对于 Z 过程, 有通过类似于枚举法和⼀种 DP (动态规划) 算法来求解最好的 Z, 其前提假设是模型的参数 (初始状态, 状态转移概率矩阵,发射概率) 已知下来求解的. 嗯. 推导思路过程有点类似之前的 XGBoost 算法, 也是先假定, 再推导, 在证明假设前提这样的套路, 过程⼜⽤到了 EM算法来求解.如果我是⾯试官, 问HMM, 这相当于将 EM 和 DP 算法同时问了, 这样的问题就很有质量哦.12⽉底恰好tableau⽼铁跟我分享动态规划,果然数学系就是不⼀样, ⽤爬n阶楼梯来说明, 斐波那契数. DP的核⼼思想就是将问题规模不断缩⼩求解, 不同于递归哈, 后⾯可以单独举个 DP 栗⼦.so, 本篇就来整⼀波, 如何进⾏参数求解.θ=(π,A,B)假设有5个状态, 同样是扔2个硬币π表⽰初始状态, 如: π=[0.8,b,c,d,e]A 表⽰两个状态的转移矩阵; 是⼀个 5x5 的⽅阵B 表⽰发射概率 (隐含规则->观测的概率值); 是⼀个 5x2 的矩阵如果是词性分析, 则矩阵就⾮常⼤了, 如果观测是连续型则需要⽤概率分布来描述了.对于, HMM, 要求解出这3个参数, 主要有两个步骤, 或者说是2个关键点:给定模型的参数, 找出最适合的 Z => Inference (推断过程)估计模型参数的θ => Parameter Estimation (估计过程)Complete VS lncomplete "Z"Z 就是隐变量, X 是对应的观测值.X 已知, Z 已知, 则通过简单的频率统计即可求解出参数X 已知, Z 未知, 则通过 EM 算法求解. (E 步更新发射概率, M 步更新参数值, 这样循环交替直到收敛, 即得参数发射概率就是隐变量 z1 -> x1 (观测值) 的概率. 可参考EM篇的扔硬币, 上帝视⾓, 事先知道试验结果是由哪个硬币产⽣的, 或知道概率. (如第1次是 "正", 我知道有 70% 概率来⾃ A 硬币, 30%概率来⾃ B硬币, 这个概率矩阵 [0.7, 0.3] 就是发射概率)转移概率描述状态之间的变化规律. 如还是扔硬币, 每次对 A, B 硬币的选择策略不同, 如 AAB, ABA ... 的场景, 可通过转移概率矩阵来描述.ps: ⽼铁昨天问我是数论强, 还是分析强...嗯, 我只想说, 作为⽂科⽣(商科), 只是熟练使⽤数学⼯具⽽已....另外想分享⼀点⼯具论, 在我眼⾥, 数学符号, 公式, 代码, 其实本质都是⼀样的, 就是⼀个靠谱的⼯具, ⽬标都是为了对现实世界的另⼀种刻画. 当然世界很⼤, 可以感性认知, 也可理性认知, 探索的过程是其乐⽆穷的. 我感觉⾃⼰内⼼还是⼀个⽂艺青年的特征, 追求内⼼的感受, 也有故作伤春悲秋....不说这些了..Complete "Z"假设有 3个观测样本, Z 是已知时:s1:z : 1, 1, 2, 2, 2, 3x : a, b, a, c, c, bs2:z : 2, 1, 3, 3, 2x : a, a, c, b, as3:z : 1, 1, 3, 2x : b, a, a, c在 z 已知道的这种上帝视⾓下, 求解参数 (初始状态, 状态转移矩阵, 发射概率) 就是词频统计, 然后归⼀化作为概率值 , ⾮常容易的.为了⽅便简单演⽰, 假设样本空间就是上⾯这3个样本, 观测值和其隐变量状态都是已知的.⾸先来估计π (初始状态) 即每⼀个样本(向量 1x3) 的第⼀状态分量的频数统计, (约定先⾏后列哦)状态1状态2状态3频次210然后再归⼀化得到初始状态 (向量) :π=[23,1 3,3]接着来估计 A (状态转移矩阵), 状态与状态间的, 即 3x3 的矩阵. 同时, 状态要横向来看, 统计是先⾏后列--->状态1状态2状态3状态1212状态2121状态3021按⾏进⾏归⼀化即可得到概率 (严格来说, "频率" 应该更适合, 但我们通常都是⽤样本估计总体, 也说得通哈)--->状态1状态2状态3状态12/51/52/5状态21/42/41/4状态30/32/31/3最后来估计 B (发射概率矩阵), 即每个状态下, 每个观测值的概率, 即可 3x3 的矩阵 (统计也是约定, 先⾏后列哈)--->a b c状态1320状态2303状态3121同样按⾏做归⼀化可得到发射概率矩阵 B:--->a b c状态13/52/50/5状态23/60/63/6状态31/42/41/4因此, 在已知 Z 的情况下, 要做的就是直接统计出了模型的参数: 初始概率状态(向量), 状态转移概率 (矩阵), 发射概率 (矩阵). 站在上帝视⾓, 果然爽歪歪. 此处突然想到了基本经济社会问题. 就是, 你所掌握资源越多, 就越有发⾔权, 做事情成功的概率必然很⼤和相对轻松.Incomplete "Z"⽽我们⾝处的现实世界, ⼏乎是没有上帝视⾓的. 它只存在于理论的乌托邦世界. 于是在现世的洪流, 我们通常只是看到观测到的现象, ⽽⽆法得知现象背后的上帝,是如何扔骰⼦的, 即便如此, 我们依旧去进⾏⼀个逼近, 利⽤智慧, 嗯, 说得有⾼⼤上, 这⾥其实就⽤到 EM 算法来进⾏⼀个参数估计即可.(x,z)−简单统计−θ⽽,(x,)−how−θF/B 算法 ( Forward And Backward)就要要计算出p(z k|x) 即在给定 x 的情况下, 可以计算任意时刻状态下的 z 的期望通过 F/B 算法, 可以计算出: p(z k=1|x),p(z k=2|x),....p(z k=m|x)也就是说, 通过观测 X, 计算出了 Z, 然后简单统计则可估计出模型的参数, 再来捋⼀波条件F / B : p(z|x)Forward : ⽤来计算p(z k|x1...k)Backward : ⽤来计算p(x k+1,...n|z k)如何将它们关联起来呢, , 涉及条件概率, 同时也会想到贝叶斯公式呀.p(z k|x)=p(z k,x) p(x)这⾥的 x 表⽰所有的 n 个样本嘛, 因此为了和 F, B 产⽣联系, 可以将 x 进⾏划分 (展开).p(z k,x)=p(z k,x1...k,x k+1...n)=p(z k,x1...k) p(x k+1...n|z k,x1..k)可以省略掉x1...k考虑条件独⽴的情况下, 其对条件概率是没有影响的.=p(z k,x1...k) p(x k+1...n|z k)为啥是条件独⽴成⽴?因为, directional separation 性质: (嗯, 就可理解为条件独⽴的⼀种更⾼级的⼀个性质), ⽤处就是帮助我们来判断多个变量中, 有哪⼀些变量之间, 是有条件独⽴的性质的, 或者是把很多的变量看作⼀个集合.我们在谈条件独⽴的时候, 通常是以单个变量来参照的. 然⽽涉及多个变量, 则需⽤的 D-separation 性质了呀. 嗯....举个栗⼦, 假设我有两波变量, 然后通过 D-separation 性质, 可以帮我们判断, 其中⼀波变量, 是否对其条件概率产⽣了影响. 算是⼀个更加泛化的⼀个条件独⽴性质.在本例中, 我们把 X, 拆分成了x1...k−1,x k,x k+1...n在 D-separation 性质中, x k这个分割点被称为 Block , 如果当存在变量 (可以多个) x - Block - y 且指向关系是 x -> Block -> y 的时候, 则可以认为, x(变量集合) 是条件独⽴于 Block 的. 因此可以省略掉. (具体D-separation 性质证明, 后⾯再补⼀波百度吧, 先⽤上再说)最终p(z k,x)=p(z k,x1...k) p(x k+1...n|z k) 即通过计算 Forward 和 Backward 完成最终求解.重要信息,再重复⼀遍: 我们为了计算p(z|k) 其实只需要计算出 Forward 和 Backward 即可, 这也就是通过 X 计算出了 Z, 从⽽依上 complete 的简单统计, 求解出模型参数然后关如何去定义 Z 的个数, 其实是⼀个超参数, 有点类似于 EM算法中, 最开始 E部的初始值, ⼈⼯可以根据经验来控制的.⼩结然后好像有点⼤篇幅的在弄 F/B 算法, ⽽开篇主要想阐明参数估计的核⼼是 EM算法, 那体现在何处呢? 我们捋⼀波求解参数的过程:⾸先, 我们是要通过在给定 X 的情况下, 求解出 Z 的期望, 这个求解过程⽤到了 F/B 算法;其次, 我们通过已知 (X, Z) 来求解出了参数θ这, 不就是 EM 算法的 E步和 M 步了呀.最后, 其实还遗留了⼀个问题, 就是如何求解 F/B 嗯, 想⼀波先. 框架是没问题了, 这就跟写代码⼀样, 逻辑结构, 模块划分已经搭起来了, 然后就是慢慢去找别⼈的代码来复制粘贴的过程, 先想⼀波哈.Processing math: 100%。

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