Welsh, D.J.A. and Powell, M.B. (1967) An Upper Bound for the Chromatic Number of a Graph and Its Application to Timetabling Problems. 《The Computer Journal》, 10, 85-86.   《The Computer Journal》

一，前言 在上篇博文中，我们学习了隐马尔可夫模型的概率计算问题，如果对隐马尔可夫模型还不胜了解的话，可参看博文HMM学习（一）。 学习问题 隐马尔可夫模型的学习，根据训练数据是包括观测序列和对应的状态序列还是只有观测序列，可以分别由监督学习与非监督学习实现。本节首先介绍监督学习算法，而后介绍非监督学习算法——Baum-Welch算法（也就是EM算法）。 监督学习问题 假设已给训练数据包含S

原创：hxj7 本文介绍了如何用Baum-Welch算法来估算HMM模型中的概率参数。 Baum-Welch算法应用于HMM的效果 前文《序列比对（15）EM算法以及Baum-Welch算法的推导》介绍了EM算法和Baum-Welch算法的推导过程。Baum-Welch算法是EM算法的一个特例，用来估算HMM模型中的概率参数。其具体步骤如下： 图片引自《生物序列分析》 本文给

文章目录 前言一、Baum-Welch算法流程二、EM算法公式推导1）EM算法基础概念2）E步骤3）M步骤 三、前置内容a)条件概率和联合概率b)拉格朗日乘子法的理解c)隐数据d)完全数据 四、引用 前言 本篇分别从Baum-Welch算法流程和EM算法中所涉及公式的推导这两个方面来介绍Baum-Welch算法，旨在读者能理解如何使用Baum-Welch算法，以及掌握算法步骤

因本人知识欠缺，后续再对下述展开讲述。 clc;clear;close all;fs = 44100;t = 0:1/fs:1-1/fs;x = randn(size(t));load("myfir64.mat");filtercoe = myfir64;y = filter(filtercoe, 1, x);[Hx, w] = freqz(filtercoe, 1, fs);fx