隐马尔科夫模型(HMM)原理详解
隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是可用于标注问题的统计学习模型，描述由隐藏的马尔可夫链随机生成观测序列的过程，属于生成模型。HMM在语音识别、自然语言处理、生物信息、模式识别等领域都有着广泛的应用。 一、 HMM模型的定义 HMM模型是关于时序 ...
原文：HMM基本原理及其实现（隐马尔科夫模型）
HMM 隐马尔科夫模型 基本原理及其实现 HMM基本原理 Markov链：如果一个过程的 将来 仅依赖 现在 而不依赖 过去 ，则此过程具有马尔可夫性，或称此过程为马尔可夫过程。马尔可夫链是时间和状态参数都离散的马尔可夫过程。HMM是在Markov链的基础上发展起来的，由于实际问题比Markov链模型所描述的更为复杂，观察到的时间并不是与状态一一对应的，而是通过一组概率分布相联系，这样的模型称为H ...
2014-10-16 10:17 0 3126 推荐指数：
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