HMM學習一:前向和後向算法

一, 馬爾科夫相關概念 馬爾可夫過程 (Markov Process): 它因俄羅斯數學家安德烈·馬爾可夫而得名，代表數學中具有馬爾可夫性質的離散隨機過程。該過程中，每個狀態的轉移只依賴於之前的 n 個狀態，這個過程被稱爲1個 n 階的模型，其中 n 是影響轉移狀態的數目。最簡單的馬爾科夫過程就是一階過程，每一個狀態的轉移只依賴於其之前的那一個狀態。注意這和確定性系統不一樣，因爲這種轉移是有概率的

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