隐马尔可夫模型HMM模型笔记1--前向后向算法 1.概述 2.定义 2.评估观测序列概率 2.2.前向算法 2.3.后向算法 2.4.前向/后向算法（Forward/Backward） 3.总结  

隐马尔可夫模型之Baum-Welch算法详解 前言 在上篇博文中，我们学习了隐马尔可夫模型的概率计算问题和预测问题，但正当要准备理解学习问题时，发现学习问题中需要EM算法的相关知识，因此，上一周转而学习了EM算法和极大似然估计，对隐藏变量的求解有了一些自己的理解，现在我们继续回过头来学习隐马尔可夫模型的学习问题。EM算法的相关介绍可参照博文EM算法及其推广学习笔记。如果对隐马尔可夫模型还不胜了解的话，可参看博文隐马尔可夫学习笔记（一）。 学习问题 隐马尔可夫模型的学习，根据训练数据是包括观测序列和对应的状态序列还是只有观测序列，可以分别由监督学习与非监督学习实现。本节首先介绍监督学习算法，而...