pythonでHMMのパラメータ推定実装 - Qiita
はじめに python で HMM のパラメータ推定を実装しました． 教科書として『続・わかりやすいパターン認識』を使いました． 本記事の構成 Hidden Markov Model サイコロ投げ 記号の整理 評価 forward algorithm backward algorithm 推定 Baum-Welch algorithm スケーリング 実装 結果 おわりに Hidden Markov Model 一時点前の状態に依存して現在の状態が確率的に決まるような特性を マルコフ性 と呼び， マルコフ性を満たす過程を マルコフ過程 と呼びます． このような事象の例として，株価や音声信号，言語などが挙げられます． マルコフモデルにおいて，出力記号の系列のみ観測でき，状態の系列が観測できないモデルを 隠れマルコフモデル(Hidden Markov Model) と呼びます． サイコロ投げ H
HMM: 隠れマルコフモデル - システム工学基礎
HMM:隠れマルコフモデル 電子情報工学科 伊庭 斉志 一次マルコフ連鎖 状態集合 S={1,2,…n} 遷移確率(k→ｌ) akl 隠れマルコフモデル（Hidden MM:HMM） 出力記号集合Σ 出力確率(状態から出力記号への写像) ek(b) : S → Σ マルコフモデルと 隠れマルコフモデル HMM≒有限オートマトン＋確率 定義 出力記号集合Σ 状態集合 S={1,2,…n} 遷移確率(k→ｌ) akl 出力確率 ek(b) 開始状態 終了状態 0.4 0.6 0.3 0.7 0.5 0.5 1 2 3 A: 0.2 B: 0.8 A: 0.7 B: 0.3 A: 0.1 B: 0.9 隠れマルコフモデル(HMM) Rain Dry 0.7 0.3 0.2 0.8 • ２つの状態: ‘Rain’ と ‘Dry’. • 推移確率:
隠れマルコフモデル - Wikipedia
隠れマルコフモデル（かくれマルコフモデル、英: hidden Markov model; HMM）は、確率モデルのひとつであり、観測されない（隠れた）状態をもつマルコフ過程である。 概要[編集] 同じマルコフ過程でも、隠れマルコフモデルより単純なマルコフ連鎖では、状態は直接観測可能であり、そのため、状態の遷移確率のみがパラメータである。一方、隠れマルコフモデルにおいては、状態は直接観測されず、出力（事象）のみが観測される。ただしこの出力は、モデルの状態による確率分布である。従って、ある隠れマルコフモデルによって生成された出力の系列は、内部の状態の系列に関する何らかの情報を与えるものとなる。「隠れ」という語はモデルが遷移した状態系列が外部から直接観測されないことを指しており、モデルのパラメータについてのものではない。たとえパラメータが既知であっても隠れマルコフモデルと呼ばれる。隠れマルコフモ
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