1.1 监督学习方法
已知S个长度相同的观测序列和对应的状态序列，可以通过极大似然估计法。频率算概率：转移概率，观测概率，初始状态概率
1.2 Baum-Welch算法（非监督，EM算法）
已知S个长度为T的观测序列 O1 , O2 , ... ,OS，学习隐马尔可夫模型的参数。
这三种参数可通过上述三条公式求得。
而公式中的参数可通过转移概率，观测概率，初始概率求得。
所以，不断迭代计算，直到转移概率，观测概率，初始概率不再变化即收敛。
已知S个长度相同的观测序列和对应的状态序列，可以通过极大似然估计法。频率算概率：转移概率，观测概率，初始状态概率
已知S个长度为T的观测序列 O1 , O2 , ... ,OS，学习隐马尔可夫模型的参数。
这三种参数可通过上述三条公式求得。
而公式中的参数可通过转移概率，观测概率，初始概率求得。
所以，不断迭代计算，直到转移概率，观测概率，初始概率不再变化即收敛。
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本文标题：学习算法
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