# 基本概念
# 一个模型
λ=(π,A,B)
其中:
- π:初始概率分布
- A:[ai,j] —> 转移矩阵,ai,j=P(it+1=qj∣it=qi)
- B:[bj(k)] —> 发射矩阵,bj(k)=P(Ot=vk∣it=qj)
# 两个假设
- 齐次 Markov
P(it+1∣i1,⋯,it,o1,⋯,ot)=P(it+1∣it)
- 观测独立
P(ot∣i1,⋯,it,o1,⋯,ot)=P(ot∣it)
# 三个问题
Evaluation
Learning
Decoding