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Statistical Inference in Hidden Markov Models Using k -Segment Constraints

Michalis K. Titsias · Christopher C. Holmes · Christopher Yau刊期 2016-01-02 · 卷 111（513）Journal of the American Statistical Association已编入正刊

利用 k 段约束进行隐马尔可夫模型统计推断AI 解读

Hidden Markov models (HMMs) are one of the most widely used statistical methods for analyzing sequence data. However, the reporting of output from HMMs has largely been restricted to the presentation of the most-probable (MAP) hidden state sequence, found via the Viterbi algorithm, or the sequence of most probable marginals using the forward–backward algorithm. In this article, we expand the amount of information we could obtain from the posterior distribution of an HMM by…

贝叶斯
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