HMM复习

 

一种HMM的情景： 词性为隐变量Z，单词为状态序列X 。在 A,B,π已知的情况下，求一个句子的隐状态Z的最优路径。

VITERBI算法

前向-后项算法：

这个算法的主要作用是用来预测模型的参数 A B π

 

 前向-后项算法的作用：

计算模型参数

结构改变的探测

 数据表示：

有些特征是冗余的，还有些是噪声，有些特征对建模是无关所以需要特征提取等操作，如降维来提高模型准确率。

神经网络实质也是一种降维。