隱馬爾科夫模型(HMM)原理詳解
隱馬爾可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是可用於標注問題的統計學習模型，描述由隱藏的馬爾可夫鏈隨機生成觀測序列的過程，屬於生成模型。HMM在語音識別、自然語言處理、生物信息、模式識別等領域都有着廣泛的應用。 一、 HMM模型的定義 HMM模型是關於時序 ...
原文：HMM基本原理及其實現（隱馬爾科夫模型）
HMM 隱馬爾科夫模型 基本原理及其實現 HMM基本原理 Markov鏈：如果一個過程的 將來 僅依賴 現在 而不依賴 過去 ，則此過程具有馬爾可夫性，或稱此過程為馬爾可夫過程。馬爾可夫鏈是時間和狀態參數都離散的馬爾可夫過程。HMM是在Markov鏈的基礎上發展起來的，由於實際問題比Markov鏈模型所描述的更為復雜，觀察到的時間並不是與狀態一一對應的，而是通過一組概率分布相聯系，這樣的模型稱為H ...
2014-10-16 10:17 0 3126 推薦指數：
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