hmm是生成模型吗,hg模型是什么意思

hmm是生成模型吗,hg模型是什么意思

隐马尔可夫模型（HMM）是关于时间的概率模型。它是生成模型，描述由隐马尔可夫链随机生成的不可观察的状态序列。每个状态生成一个观察。HMMI是生成模型，而CRF是判别模型。 HMM假设每个观测数据仅受当前时刻状态的影响，且状态转换与观测之间存在马尔可夫假设。 CRF不仅考虑现状

(=｀′=) 不过生成模型并不是主要用来处理分类问题的，它们有特殊的用途，后面我们要讲的HMM就是生成模型，这里给大家简单介绍一下。 1.2.概率图模型是掌握生成模型和判别模型的主要途径。HMM模型是生成模型，描述两个相关序列的依赖关系。 这两个相关序列称为状态序列和观察序列。状态序列在时间t的值仅与状态序列在时间t-1的值相关，观察序列在时间t的值仅与状态序列在时间t-1的值相关。

HMM是对联合概率进行建模的生成模型。 ps：判别模型（计算条件概率分布）和生成模型（计算联合概率分布）隐马尔可夫模型是模型包含隐变量的马尔可夫序列链，主要用于时间序列。HMMisprobability是图形模型的一种，是生成模型。 HMM模型描述了从隐藏状态生成可观察状态的过程。 HMM有两个基本假设：1.马尔科夫假设：第thhiddenstate(entitylabel)onlysums

生成模型描述事物的外观，而决策模型描述事物的分类。 HMM中的状态假设告诉其他人，隐马尔可夫模型（HMM）是一种统计学习模型，可以用于标记问题。它描述了从隐马尔可夫链中随机生成观察序列的过程，属于生成模型。 HM语音识别，自然