文章目录
- 问题场景-扔不均衡硬币
- Q1 Inference Problem
- Q2 估计参数的过程
- Q3：预测序列
- 应用场景：词性标注Pos
- 问题一：给定模型参数，找出最适合的z
- 问题二：Inference Problem
- Forward Algorithm
- Backward Algorithm
- 问题三：Estimate
(6号上午整理完毕)
问题场景-扔不均衡硬币
假设现在有两枚质地不均匀的硬币A和B，硬币A为正的概率是，硬币B为正的概率为
。那么现在有这样一种情况：小明在扔硬币，我不知道小明扔的什么硬币(A或B)，我只能看到硬币抛出后得到的结果正反的观测序列。
在这个场景下，有三个不确定的要素：小明第一次扔时选择扔硬币A还是扔硬币B的概率；小明当下选了某硬币后接下来可能要选扔哪枚硬币的转移概率；扔出的硬币得正反面的概率。
上述隐变量生成观测序列的过程，即称为隐马尔可夫模型。隐马有三个基本问题：
Q1 Inference Problem
假如知道模型参数的情况下，如何去根据观测值来反推背后隐藏变量的值？ --> 维特比算法
(通过硬币的正反来推出这个硬币是A还是B)
Q2 估计参数的过程
知道观测到的序列值，估计模型的参数； --> EM算法
(通过硬币的正反序列来推出硬币A和B的正反面的概率，以及第一次选硬币是A还是B的概率)
Q3：预测序列
已知模型参数的情况下，如何计算一个观测序列的概率？
(求硬币某一个正反序列发生的概率)
应用场景：词性标注Pos
问题一：给定模型参数，找出最适合的z
方案一：考虑所有可能的值；
方案二：FB Algorithm
方案三：维特比
问题二：Inference Problem
Forward Algorithm
Backward Algorithm
问题三：Estimate