forward/backward algorithm は、HMMのパラメータ(初期確率、遷移行列、出力行列)と出力系列が与えられたときに、各ステップでの各内部状態の確率を求める。
Viterbi algorithm は、HMMのパラメータ(初期確率、遷移行列、出力行列)と出力系列が与えられたときに、そこに至った内部状態の経路を最尤推定する
Baum-Welch algorithm は、HMM の出力系列が与えられたときに、EM アルゴリズムを使って HMMのパラメータ(初期確率、遷移行列、出力行列) を推定する。具体的には、初期パラメータを元に forward/backward algorithm で内部状態の確率を求め、その内部状態から、所与の出力系列を得やすいようにパラメータを更新することを反復する。当然、アルゴリズムの初期パラメータに依存する。うまく取らないと、local minimum にハマる。
