模式识别与机器学习 | 十一章 概率图模型基础

隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,HMM)

HMM是建模序列数据的图模型

1、第一个状态节点对应一个初始状态概率分布

2、状态转移矩阵A,

3、发射矩阵概率B

4、对特定的(x,y)的联合概率可以表示为

  • α递归计算------前向算法
  • β****递归计算------后向算法

贝叶斯网络(有向概率图模型)

x与y独立:

x,y在条件z下独立(条件独立)

  • 给定一个节点的父节点,该****节点一定和其曾祖条件独立

判断条件独立:已知中间节点y,球不能从x到达z

规则:

已知节点反弹来自父节点的球p3,截止子节点来的球

未知节点总能使其通过,还可使其反弹

贝叶斯网络参数:

二值变量:二项分布p,1-p 只有1个参数

条件分布 A->B:有2个参数

A,B->C :有4个参数

viterbi解码例题

1、HMM模型:

初始概率Π 1*N

盒子间的转移矩阵A N*N

发射矩阵B(给定盒子,选取每种水果的概率)N*M

2、

|-------------------------------------|-----|-----|-----|-----|
| (所给x的状态) | t=1 | t=2 | ... | t=n |
| | | | | |
| | | | | |
| | | | | |

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