Скрытая марковская модель
-
Основы скрытых марковских моделей
- Скрытые марковские модели (HMM) используются для моделирования последовательностей данных, которые не могут быть непосредственно наблюдаемы.
- HMM состоят из скрытых состояний, которые последовательно меняются, и наблюдаемых данных, которые зависят от этих состояний.
-
Применение HMM
- HMM применяются в различных областях, включая биоинформатику, распознавание речи и анализ временных рядов.
- Они используются для моделирования последовательностей, таких как последовательности ДНК и речи.
-
Алгоритмы для HMM
- Прямой алгоритм используется для вычисления вероятностей состояний на основе наблюдаемых данных.
- Алгоритм «вперед-назад» применяется для вычисления сглаженных значений вероятностей состояний.
- Алгоритм Витерби используется для нахождения наиболее вероятной последовательности состояний.
-
Обучение и статистическая значимость
- Обучение HMM заключается в нахождении оптимальных параметров на основе наблюдаемых последовательностей.
- Статистическая значимость оценивает вероятность соответствия наблюдаемой последовательности HMM.
-
Расширения HMM
- Общие пространства состояний позволяют использовать непрерывные скрытые переменные.
- Байесовское моделирование позволяет использовать различные априорные распределения вероятностей переходов.
- Дискриминационный подход моделирует условное распределение скрытых состояний, а не совместное распределение.
- Пересказана только часть статьи. Для продолжения перейдите к чтению оригинала.