隱馬爾可夫模型(三)——鮑姆-韋爾奇算法(Baum-Welch算法)

一、問題回顧 模型參數的學習問題。即給定觀測序列O={o1,o2,…oT}，估計模型λ=(A,B,Π)的參數。這個問題的求解需要用到鮑姆-韋爾奇算法，我會在隱馬爾可夫模型系列的第三篇博客中講解，這個問題是HMM模型三個問題中最複雜的。 鮑姆-韋爾奇算法本質上就是EM算法，只不過它比EM算法出來的早，所以這裏繼續稱它爲鮑姆-韋爾奇算法。 二、監督學習算法求解模型參數 監督學習算法適用於觀測序列和狀態

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