Chapter 6. Hidden Markov Model

드디어 HMM이다. 근데 이 부분..

역시 책이 실망시키지 않는다. 정말 설명 어렵게 해놨다..

통을 보고 가정하라는데, 통이 없다.. 상상해야한다..

ㅡ,.ㅡ http://blog.daum.net/_blog/BlogTypeView.do?blogid=09dDw&articleno=15669927&categoryId=967326®dt=20080413121246 정말 잘 설명이 되있다.

이 내용보고 책보면 이해가 된다.. HMM으로 할 수 있는 세가지" 1.

측정된 데이터를 보고 확률 구하기 - forward, backward algorithm 2. 측정된 데이터를 보고 path 구하기.. - viterbi algorithm. 3.

HMM 파라미터 트레이닝 하기. - EM algorithm 1,2번은 구현했는데... 3번이 만만치 않다. 3번 구현은 http://www.indiana.edu/~iulg/moss/hmmcalculations.pdf 문서의 도움을 많이 받았다. 예제가 있...