在HMM中,如果已知观察序列和产生观察序列的状态序列,那么可用以下哪种方法直接进行参数估计

作者：凡人多烦事01 | 2024-04-25 10:38:08

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在hmm中,如果已知观察序列和产生观察序列

在HMM中,如果已知观察序列和产生观察序列的状态序列,那么可用以下哪种方法直接进行参数估计

提示：牛客八股文刷题

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在HMM中,如果已知观察序列和产生观察序列的状态序列,那么可用以下哪种方法直接进行参数估计
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题目
二、解题
总结

题目

在HMM中,如果已知观察序列和产生观察序列的状态序列,那么可用以下哪种方法直接进行参数估计
A EM算法
B 维特比算法
C 前向后向算法
D 极大似然估计

二、解题

链接：https://www.nowcoder.com/questionTerminal/dc4e7ad7e9634b65b56f2541a580eba0
来源：牛客网

EM算法： 只有观测序列，无状态序列时来学习模型参数，即Baum-Welch算法
维特比算法：用动态规划解决HMM的预测问题，不是参数估计
前向后向：用来算概率 ，已知观测序列，求概率
极大似然估计：即观测序列和相应的状态序列都存在时的监督学习算法，用来估计参数
故应选D

在这里插入图片描述

总结

提示：重要经验：

1）在HMM中,如果已知观察序列和产生观察序列的状态序列,那么可用极大似然概率方法直接进行参数估计
3）笔试求AC，可以不考虑空间复杂度，但是面试既要考虑时间复杂度最优，也要考虑空间复杂度最优。

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在HMM中,如果已知观察序列和产生观察序列的状态序列,那么可用以下哪种方法直接进行参数估计