山东大学高性能计算与大数据处理学科组High Performance Computing and Big Data Processing Group张庆科隐马尔可夫模型原理图解Hidden Markov Models1山东大学高性能计算与大数据处理学科组 山东大学高性能计算与大数据处理学科组提 纲Hidden Markov Model隐马尔科夫模型的三个问题总结13l 概率计算问题l 路径预测问题2l 参数学习问题Hidden Markov Model2山东大学高性能计算与大数据处理学科组 山东大学高性能计算与大数据处理学科组1马尔可夫模型马尔马尔可可夫夫模型模型是数学中具有马尔可夫性质的离散时间随机过程，是用于描述随机过程统计特征的概率模型。S2S3S1SNS1t=1t=2t=3t=T-1 t=TS1S2S3SNS1S2S3SNS1S2S3SNS1S2S3SNS1S2S3SNS1S2S3SN系统状态数目(N 个)S2S3S1S1SN一条马尔可夫链状态序列=观测序列3山东大学高性能计算与大数据处理学科组 山东大学高性能计算与大数据处理学科组2. 一阶马尔可夫模型概念t=1 t=2 t=
