隠れマルコフモデル 隠れマルコフモデルについて、細かいところ(本質だけど)はぶっとばして、実装上のポイントだけ述べます。 隠れマルコフモデルは、時系列のように、状態が徐々に変化していくようなもの、確率過程について、実際には観察されないデータ「隠れ変数hidden variable」を仮定することで推定を回しやすくしたものです(あってる?)。 「マルコフ」過程であるとは、ある状態が、一つ前の状態によって完全に説明され、過去の振る舞いは関係ないようなものです。 具体的にはこのようなモデルです。 隠れ変数の初期状態を決める。隠れ変数は観察されたデータでないのだからいろいろな可能性があり、それは確率的に表される。 ある状態から別の状態へ変化する時の確率を与える。これは移行確率transition probabilityと呼ばれる。 それぞれの過程において、隠れ変数によって表されている状態から、どの