高斯隐马尔可夫模型

Question

为了在我的例子中实现隐马尔可夫模型，我遵循了这个链接http://www.blackarbs.com/blog/introduction-hidden-markov-models-python-networkx-sklearn/2/9/2017中的教程。我有两个隐藏状态和两个观察状态。

我从教程中的代码中了解到，HMM的第一步是使用最大似然估计模型来估计模型的参数，然后根据参数的结果来预测隐藏状态。

因此，使用Vitebri算法来训练模型，找到最优参数，然后对观测状态进行预测。

是这样吗？我可以分享我的代码，如果它更容易解释。

Answer 1

实际上，参数估计找到了所有的，开始的，过渡的。(用于隐藏状态)和观察值probs。(对于观察到的状态)。它们都被称为HMM的参数。至少有两种参数估计技术/算法可以获得它们，1. Baum-Viterbi或Viterbi训练或Viterbi提取以及2. Baum-welch。