"本文主要介绍了监督学习中的隐马尔可夫模型(HMM)基础知识,包括转移概率、观测概率和初始状态概率的估计方法,并简要回顾了贝叶斯网络的相关概念,强调了HMM在处理时序数据中的应用。"
在机器学习领域,监督学习是一种重要的学习方法,其中隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,简称HMM)是一种特殊的统计建模技术,主要用于处理具有隐藏状态和观测序列的时间序列数据。HMM的核心思想是,系统内部存在一个不可直接观察的状态序列,这些状态按照马尔科夫过程随机转移,同时每个状态会生成一个可观测的输出,从而形成一个观测序列。
**转移概率**的估计在HMM中至关重要。假设我们有一组样本数据,其中包含了一系列连续的观测值。在这些观测值中,状态在不同时间点的转换可以通过计算**转移概率**来描述。例如,如果样本中从状态i转移到状态j的次数为Aij,那么转移概率aij就等于Aij除以总的时间步转移次数,这反映了从状态i到状态j的转移概率。
**观测概率**bik则是用来估计在给定某个状态i的情况下,出现观测值k的频率。计算方法是统计样本中状态i且观测为k的次数Bik,然后将Bik除以状态i出现的总次数。这表示在状态i下观测到k的概率。
**初始状态概率πi**是指在所有样本中,序列开始时处于状态i的概率。它可以通过统计所有样本的初始状态分布来估计。
HMM的定义指出,它是一个时序模型,由一个隐藏的马尔科夫链生成不可观测的状态序列,这些状态序列再生成观测序列。每个时刻的状态独立于之前的所有状态,只依赖于前一个状态,这是马尔科夫假设的基础。这种模型在语音识别、自然语言处理、生物信息学等领域有广泛应用。
回顾**贝叶斯网络**,它是概率图模型的一种,用于描述变量之间的条件独立关系。贝叶斯网络通过节点之间的有向边来表示变量间的依赖性。在特定条件下,两个变量可以被认为是条件独立的,如“tail-to-tail”、“head-to-tail”和“head-to-head”条件独立规则。
总结来说,HMM是监督学习中处理时序数据的有效工具,它通过转移概率、观测概率和初始状态概率来捕获数据内在的动态变化规律。而贝叶斯网络则提供了描述变量之间复杂依赖关系的框架,两者都是理解并解决复杂概率问题的重要方法。