Baum-Welchアルゴリズム - 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」Baum-Welchアルゴリズム (Baum-Welch algorithm)† 与えられた観測系列 \(O=O_1 O_2 \cdots O_T\) から，EMアルゴリズムで隠れMarkovモデルのパラメータ \(\lambda=(A,B,\pi)\) を推定するアルゴリズム． 入力 観測系列：観測されたシンボルの系列 \(O=O_1 O_2 \cdots O_T\) 出力 隠れMarkovモデル：\(\lambda=(A,B,\pi)\) 遷移確率分布 \(A\)：1次のモデルを想定し，状態 \(S_i\) から状態 \(S_j\) へ遷移する確率 \(a_{ij}=\Pr[q_{t+1}=S_j|q_t=S_i]\) 観測シンボル確率分布 \(B\)：状態 \(S_j\) でシンボル \(v_k\) が出力される確率 \(b_j(k)=\Pr[v_k|q_t=S_j]\) 初期状態分
