介绍一下Baum-Welch算法吧

Baum-Welch算法是一种无监督学习算法，也是一种基于最大似然估计的算法。它用于对隐藏马尔可夫模型中的参数进行估计，即求解观测值与状态之间的转移概率矩阵和发射概率矩阵。该算法利用前向-后向算法，在EM算法的框架下，通过迭代迭代地优化参数来最大化观测数据的似然性。它在语音识别、自然语言处理、生物信息学和计算机视觉等领域中得到广泛应用。