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解决隐马模型中预测问题的算法是？

[单选题]
解决隐马模型中预测问题的算法是? 
  • 前向算法
  • 后向算法
  • Baum-Welch算法
  • 维特比算法
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AndyJee头像 AndyJee
答案：D
A、B：前向、后向算法解决的是一个评估问题，即给定一个模型，求某特定观测序列的概率，用于评估该序列最匹配的模型。
C：Baum-Welch算法解决的是一个模型训练问题，即参数估计，是一种无监督的训练方法，主要通过EM迭代实现；
D：维特比算法解决的是给定 一个模型和某个特定的输出序列，求最可能产生这个输出的状态序列。如通过海藻变化（输出序列）来观测天气（状态序列），是预测问题，通信中的解码问题。
发表于 2015-04-29 10:18:34 回复(0)
忆梦＆....头像 忆梦＆....
（1）评估问题：前向后向算法

（2）解码问题：维特比算法（Viterbi）

（3）学习问题：前向后向算法（BAUM-WELCH）。
D
编辑于 2015-05-18 21:06:18 回复(2)
好好学习知不知道头像 好好学习知不知道

D.

评估问题：前向后向算法，是概率计算方式，即给定一个模型，通过求某固定观测序列的概率评估模型好坏选出最优模型；
学习问题：Baum-Welch算法，模型参数估计，主要通过EM无监督(只有观测序列，对数似然评估)方法训练；
解码问题：维特比算法，序列预测，给定模型和输出序列，求最可能产生该输出序列的输入状态序列。

编辑于 2018-08-21 10:57:48 回复(0)
white9头像 white9
评估问题：前向、后向算法解决的是一个评估问题，即给定一个模型，求某特定观测序列的概率，用于评估该序列最匹配的模型。
学习问题：Baum-Welch算法解决的是一个模型训练问题，即参数估计，是一种无监督的训练方法，主要通过EM迭代实现；
预测问题：维特比算法解决的是给定 一个模型和某个特定的输出序列，求最可能产生这个输出的状态序列。如通过海藻变化（输出序列）来观测天气（状态序列），是预测问题，通信中的解码问题。
自己写一遍，加深印象。
发表于 2018-08-16 17:53:48 回复(0)
easyliver头像 easyliver
联想数学之美可以想到是维特比算法。
发表于 2015-08-22 19:42:08 回复(3)
若只如初见201803011505196头像 若只如初见201803011505196
前向算法后向算法为概率计算方法，Baum Welch为学习算法，维特比算法为预测算法
发表于 2018-08-13 10:44:27 回复(0)
yzl1994头像 yzl1994
答案：D
A、B：前向、后向算法解决的是一个评估问题，即给定一个模型，求某特定观测序列的概率，用于评估该序列最匹配的模型。
C：Baum-Welch算法解决的是一个模型训练问题，即参数估计，
D：维特比算法解决的是给定 一个模型和某个特定的输出序列，求最可能产生这个输出的状态序列。如通过海藻变化（输出序列）来观测天气（状态序列），是预测问题。
发表于 2020-09-15 08:42:16 回复(0)
iRmantou头像 iRmantou
有兴趣深入一下下的可以传送到《李航统计学习方法-第十章》。
发表于 2018-05-14 21:34:54 回复(0)
Zhang_Leo头像 Zhang_Leo
D维特比算法
发表于 2015-05-01 22:48:52 回复(0)
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问题信息

搜狐 机器学习
上传者：互联网工作推荐
难度：
9条回答 13259浏览

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