Diferencia entre revisiones de «Algoritmo de Baum-Welch»

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== Introducción ==
 
Uno de los problemas relacionados con los [[Modelo oculto de MarkovMárkov|Modelos Ocultos de MarkovMárkov]] (MOM) es el de encontrar un modelo <math>\mu</math> que maximice la probabilidad de una secuencia de observaciones <math>O=(o_{1},o_{2},\ldots,o_{T})</math>, es decir, determinar el modelo que mejor explica tal secuencia.
El problema es que no es posible encontrar tal modelo analíticamente y por ello es necesario un algoritmo iterativo como el de Baum y Welch, que permite estimar los parámetros de un modelo que hacen máxima la probabilidad de una secuencia de observables.
 
== El algoritmo de Baum y Welch ==
 
Dada una secuencia de observaciones <math>O=(o_{1},o_{2},\ldots,o_{T})</math>, el algoritmo de Baum y Welch permite estimar los parámetros de un [[Modelo oculto de MarkovMárkov]] (MOM) <math>\mu</math> que maximizan la probabilidad de dicha secuencia, es decir, <math>P(O|\mu)</math>.
 
=== Valores esperados ===
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== Véase también ==
* [[Modelo oculto de MarkovMárkov|Modelos Ocultos de MarkovMárkov]]
* [[Algoritmo de Viterbi|Algoritmo de Viterbi]]
* [[Algoritmo de avance-retroceso|Algoritmo de avance-retroceso]]