机器学习练习记录(3):HMM中,如果已知观察序列和产生观察序列的状态序列,如何直接进行参数估计?

本文主要是介绍机器学习练习记录(3):HMM中,如果已知观察序列和产生观察序列的状态序列,如何直接进行参数估计?,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

在HMM中,如果已知观察序列和产生观察序列的状态序列,那么可用以下哪种方法直接进行参数估计()
A.EM算法
B.维特比算法
C.前向后向算法
D.极大似然估计

EM算法: 只有观测序列,无状态序列时来学习模型参数,即Baum-Welch算法
维特比算法: 用动态规划解决HMM的预测问题,不是参数估计
前向后向:用来算概率
极大似然估计:即观测序列和相应的状态序列都存在时的监督学习算法,用来估计参数

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