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東京大学 工学部 計数工学科 システム情報工学演習3 隠れマルコフモデル (HMM)
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1 東京大学 工学部 計数工学科 システム情報工学演習3 隠れマルコフモデル (HMM) 嵯峨山 茂樹 <sagayama... 1 東京大学 工学部 計数工学科 システム情報工学演習3 隠れマルコフモデル (HMM) 嵯峨山 茂樹 <sagayama@hil.t.u-tokyo.ac.jp> 他 東京大学 工学部 計数工学科 http://hil.t.u-tokyo.ac.jp/ 確率モデル 最尤推定とBayes推定 クラスタリング 隠れマルコフモデル Viterbi アルゴリズムとViterbi 学習 ForwardアルゴリズムとForward-Backward学習 嵯峨山 茂樹 et al. : Hidden Markov Models 2 課題: 連続的に変化する時系列のモデル: HMM 下のような時系列が多数与えられた場合、Viterbi 学習によって、出力 分布と状態遷移確率が最適に推定できることを証明せよ。(収束性、最 尤性) Signal Source #1 Signal Source #2 Sig