主要内容
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隠れマルコフモデル
データ生成用のマルコフモデル
”“マルコフモデルは,確率過程(ある確率に従って無作為な結果または状態の系列を生成する過程)の例です。マルコフ過程は,無記憶性によって区別されます。マルコフ過程での現在の状態に続く次の状態は,現在の状態にのみ依存し,その状態に至った履歴には依存しません。マルコフ過程のモデルは,毎日の株価や染色体における遺伝子の位置など,広範囲に利用されます。“隠れマルコフモデル(嗯)”では,与えられた一連の観測データを生成した状態シーケンスを復元しようとします。
関数
hmmdecode |
隠れマルコフモデル事後状態確率 |
hmmestimate |
出力と状態からの隠れマルコフモデルのパラメーター推定 |
hmmgenerate |
隠れマルコフモデルの状態と出力 |
hmmtrain |
出力からの隠れマルコフモデルのパラメーター推定 |
hmmviterbi |
隠れマルコフモデルの最も可能性の高い状態パス |
トピック
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