Разница между ГММ и ХММ

Насколько я понимаю:

  • GMM – это вероятностная модель, которая может моделировать N подгрупп населения, распределенных нормально. Каждый компонент в GMM представляет собой распределение Гаусса.
  • HMM – это статистическая марковская модель со скрытыми состояниями. Когда данные непрерывны, каждое скрытое состояние моделируется как распределение Гаусса.

Если эти две информации верны, в чем разница между GMM и HMM?

Кроме того, в случае временных рядов (непрерывные данные) каждое состояние представляет собой одно и только одно распределение Гаусса? нет матрицы вероятностей выбросов?

Спасибо за вашу помощь !!! :)


gaussian mixture-model hidden-markov-models
person lmelaam    schedule 18.11.2019    source источник

Ответы (1)


arrow_upward
1
arrow_downward

Эти две части информации НЕ верны. Во-первых, вы должны понять, что такое «процесс» и случайная величина (RV). ХММ, даже его имя «модель», на самом деле это (стохастический) процесс, в котором RV (s) изменяются с течением времени с индексом t. GMM обычно используется для эмиссии процесса (HMM). Сравнение HMM с GMM — это не яблоко с яблоком, один HMM — это стохастический процесс, даже его название — модель. и GMM связан с распределением случайных величин. HMM нужен индекс времени (t или n), а GMM - нет.

В: Кроме того, в случае временных рядов (непрерывные данные) каждое состояние является одним и только одним распределением Гаусса? нет матрицы вероятностей выбросов? A: Этот вопрос не понятен

person Tala Warang    schedule 22.11.2019