Viterbi算法定义( Viterbi algorithm definition)

 

1. Formal definition of algorithm

The algorithm may be summarised formally as:

For each i,, i = 1, ... , n, let :

 

[Formula]

- this intialises the probability calculations by taking the product of the intitial hidden state probabilities with the associated observation probabilities. 数据挖掘研究院

For t = 2, ..., T, and i = 1, ... , n let : 数据挖掘研究院

  数据挖掘论坛

[Formula]

- thus determining the most probable route to the next state, and remembering how to get there. This is done by considering all products of transition probabilities with the maximal probabilities already derived for the preceding step. The largest such is remembered, together with what provoked it.

Let :

数据挖掘工具

  数据挖掘交友

[Formula]

- thus determining which state at system completion (t=T) is the most probable.

For t = T - 1, ..., 1 数据挖掘论坛

Let : 数据挖掘论坛

  数据挖掘实验室

[Formula]

- thus backtracking through the trellis, following the most probable route. On completion, the sequence i1 ... iT will hold the most probable sequence of hidden states for the observation sequence in hand. 数据挖掘实验室

2. Calculating individual d′s and f′s

The calculation of d′s is similar to the calculation of partial probability (a′s) in the forward algorithm. Compare this diagram showing d′s and f′s being calculated with the diagram at the end of section 2 under the forward algorithm.

数据挖掘研究院

[Picture]
The only difference is that the summation ( S ) in the forward algorithm is replaced with max to calculate the d′s - this important difference picks out the most likely route to the current position, rather than the total probability. We also, for the Viterbi algorithm remember the best route to the current position by maintaining a `back-pointer′, via the argmax calculation of the f′s.

资料全文下载 数据挖掘研究院

[数据挖掘专家] [数据挖掘研究院] [数据挖掘论坛] [数据挖掘实验室]
上一篇:隐马尔可夫模型(Hidden Markov Models,HMM)
下一篇:Viterbi Algorithm
最新评论共有 0 位网友发表了评论 , 查看所有评论
发表评论( 不能超过250字,需审核,请自觉遵守互联网相关政策法规。 )
匿名?
数据挖掘网站导航 数据挖掘论坛导航
  • 数据挖掘工具
  • 数据挖掘论坛
  • DataCruncher - Cognos
  • MineSet - MathSoft
  • Intelligent Miner - GainSmarts
  • Sqlserver - SAS - Clementine
  • CART - Weka - WizSoft
  • NeuroShell - ModelQuest
  • data mining tools - Darwin
  • 数据挖掘交友
  • 数据挖掘博客
  • 数据挖掘工具
  • 数据挖掘资源
  • 数据挖掘技术算法
  • 数据挖掘相关期刊、会议
  • 研究院联盟合作专区
  • 数据挖掘基础与相关技术
  • 数据挖掘厂商与就业
  • 数据挖掘研究者乐园
  • 知名厂商数据挖掘工具资料
  • 国内数据挖掘实验室
  • Foreign Data Mining Lab
  • 热点关注
  • 方差分析软件下载
  • 因子分析
  • 第七章 主成分与因子分析
  • 第五章 相关与回归分析
  • 第八章 聚类分析与判别分析
  • 一段求极值的matlab代码 SGA
  • 第十三章 时间序列分析
  • 利用Excel进行医学统计t检验分析
  • 第六章 试验设计与方差分析 (1)
  • 第九章 典型相关分析
  • 论坛最新话题
  • Foundations of Statistical Natural Langu
  • Game Theory meet Data Mining: A Recent P
  • System Building: How does it help or hin
  • 数据挖掘与Clementine培训
  • 新手报到
  • 求 SASEM 客户流失预测分析
  • 数据挖掘工程师/搜索研究院—北京——无线
  • 数据挖掘入门介绍(如何着手数据挖掘)
  • Information Overload Survey Results
  • The INEX 2005 Workshop on Element Retrie
  • 相关资讯
  • JASA中一组经典的统计学文章
  • 中国文化与中国的统计科学
  • “显著性”的关系和这种关系中的陷阱
  • 有关标准化回归系数的误用
  • 描述性回归与预测性回归
  • 论文撰写中常见的统计学问题及其处理
  • 医学论文中常见的统计学处理问题
  • 心理统计学(Psychological Statistics)
  • 统计学习笔记——因素分析
  • 统计学习笔记-判别分析
  • 数据挖掘实验室资料
  • 数据挖掘博客地址
  • 数据挖掘实验室网站地址
  • Prepare for Medicare audits by using dat
  • 注册成为SAS用户与爱好者俱乐部会员
  • 水南梅
  • 明日烟
  • 新人报道
  • 下载
  • 厦门服务器托管,450元/月—0592-5177319 高
  • 买空间送域名--0592-5177319 高静