隐马尔可夫模型 HMM

适用问题

A:状态转移矩阵 B:观测概率矩阵 π:初始状态概率分布 O:观测序列
模型：λ(A,B,π)
概率计算：通过模型，计算O出现的概率
学习问题：用O，极大似然估计模型的参数A,B,π
预测（解码）问题：给定观测序列O和模型，求最有可能的状态序列

算法

概率计算：
前向：

后向：

综合：

学习算法：
监督学习：


无监督学习:

预测：

参考资料：李航 《统计学习方法》