1.隐马尔可夫模型基本概念
1.1隐马尔可夫模型定义
1.1.1基本概念
- 状态序列(Y):隐藏的马尔可夫链随机生成的状态序列,称为状态序列。
- 观测序列(X): 每个状态生成一个观测,而由此产生的观测的随机序列,称为观测序列。
- 马尔可夫模型:是关于时序的概率模型,描述由一个隐藏的马尔可夫链随机生成不可观测的状态随机序列,再由各个状态生成一个观测而产生观测随机序列的过程。
1.1.2形式定义
- 状态、观测
- 状态转移概率矩阵
- 观测概率矩阵
- 初始状态概率向量
1.1.3 隐马尔可夫模型两个基本假设
- 齐次马尔科夫性假设:设隐马尔科夫链在任意时刻t的状态只依赖于其前一时刻的状态,与其他时刻的状态及观测无关,也与时刻t无关。
(2)观测独立性假设:假设任意时刻的观测只依赖于该时刻的马尔科夫链的状态,与其他观测和状态无关。