马尔可夫算法不正确的是

Question

如题所述

Answer 1

马尔可夫算法不正确的是参考如下：

前向、后向算法解决的是一个评估问题，即给定一个模型，求某特定观测序列的概率，用于评估该序列最匹配的模型。

Baum-Welch算法解决的是一个模型训练问题，即参数估计，是一种无监督的训练方法，主要通过EM迭代实现；

维特比算法解决的是给定 一个模型和某个特定的输出序列，求最可能产生这个输出的状态序列。如通过海藻变化（输出序列）来观测天气（状态序列），是预测问题，通信中的解码问题。

HMM模型一共有三个经典的问题，含三种算法：

1 、评估问题： 前向算法

评估观察序列概率。即给定模型λ=(A,B,Π)λ=(A,B,Π)和观测序列O={o1,o2,...oT}O={o1,o2,...oT}，计算在模型λλ下观测序列OO出现的概率P(O|λ)P(O|λ)。这个问题的求解需要用到前向后向算法，我们在这个系列的第二篇会详细讲解。这个问题是HMM模型三个问题中最简单的。

2 、学习问题： Baum-Welch算法(向前向后算法)

模型参数学习问题。即给定观测序列O={o1,o2,...oT}O={o1,o2,...oT}，估计模型λ=(A,B,Π)λ=(A,B,Π)的参数，使该模型下观测序列的条件概率P(O|λ)P(O|λ)最大。这个问题的求解需要用到基于EM算法的鲍姆-韦尔奇算法，这个问题是HMM模型三个问题中最复杂的。

3 、解码问题： Viterbi算法

预测问题，也称为解码问题。即给定模型λ=(A,B,Π)λ=(A,B,Π)和观测序列O={o1,o2,...oT}O={o1,o2,...oT}，求给定观测序列条件下，最可能出现的对应的状态序列，这个问题的求解需要用到基于动态规划的维特比算法。