Was bedeutet ein Vektor in einem versteckten Markov -Modell?

1. Was zeigt ein verstecktes Markov -Modell?
2. Was sind versteckte Variablen in Hmm?
3. Was ist die Ausgabe des versteckten Markov -Modells?
4. Was sind die drei grundlegenden Probleme, die ein verstecktes Markov -Modell charakterisieren??

Was zeigt ein verstecktes Markov -Modell?

Ein verstecktes Markov -Modell (HMM) ist ein statistisches Modell, mit dem die Entwicklung beobachtbarer Ereignisse beschrieben werden kann, die von internen Faktoren abhängen, die nicht direkt beobachtbar sind. Wir nennen das beobachtete Ereignis ein "Symbol" und den unsichtbaren Faktor, der der Beobachtung eines "Zustands" zugrunde liegt.

Was sind versteckte Variablen in Hmm?

Hidden Markov -Modelle (HMMs) sind eine Klasse von probabilistischem grafisch. Ein einfaches Beispiel für ein HMM ist die Vorhersage des Wetters (versteckte Variable) basierend auf der Art der Kleidung, die jemand trägt (beobachtet).

Was ist die Ausgabe des versteckten Markov -Modells?

Hidden Markov -Modelle (HMMS) sind Sequenzmodelle. Das heißt, bei einer Abfolge von Eingängen wie Wörtern berechnet ein HMM eine Abfolge von Ausgängen derselben Länge. Ein HMM -Modell ist ein Diagramm, in dem Knoten Wahrscheinlichkeitsverteilungen über Etiketten sind und Kanten die Wahrscheinlichkeit des Übergangs von einem Knoten zum anderen geben.

Was sind die drei grundlegenden Probleme, die ein verstecktes Markov -Modell charakterisieren??

HMM bietet eine Lösung von drei Problemen: Bewertung, Dekodierung und Lernen, um die meisten Wahrscheinlichkeitsklassifizierung zu finden.