[ML] Hidden Markov Model (HMM, 은닉 마르코프 모델) - 2

Hidden Markov Model의 몇 가지 용어에 대해 알아보자.

 

1. Emission Probability (Observation Probability, 방출 확률, 관측 확률)
   : Hidden state (variables, 변수)를 관측 변수(observation variables)와 연관시키는 것으로, 특정 hidden state가 주어졌을 때 특정 visible state (obsevation, 관측)를 관찰할 확률을 의미
   
   
2. Prior Probability (사전 확률)
   : observation (관측)을 보기 전에 특정 상태에 있을 화률 (HMM의 맥락에서 초기 상태 분포(initial state distribution)라고도 함)
   
   
3. Transition Probability (전환 확률)
   : 한 hidden state에서 다름 hidden state로 전환할 확률
   
   
4. Hidden Probability (숨겨진 확률)
   : HMM의 표준 용어는 아니지만, 특정 시점까지의 observation(관측)이 주어졌을 때 특정 시점의 hidden state에 대한 분포를 의미 (HMM의 Forward algorithm을 사용해 계산됨)