隐马尔可夫模型

1138-魏同学

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隐马尔可夫模型(HMM)
主要内容
隐马尔可夫模型
概率计算
参数估计
模型预测
中文分词算法实践

HMM定义
隐马尔可夫模型(HMM,Hidden Markov Model)可用标注问题,在语音识别,NLP,生物信息,模式识别等领域被实践证明是有效的算法。
HMM是关于时序的概率模型,描述由一个隐藏的马尔科夫链生成不可观测的状态随机序列,再由各个状态生成观测随机序列的过程。
隐马尔可夫模型随机生成的状态随机序列,称为状态序列:每个状态生成一个观测,由此产生的观测随机序列,称为观测序列。
序列的每个位置可看作是一个时刻。
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未经允许不得转载:作者:1138-魏同学, 转载或复制请以 超链接形式 并注明出处 拜师资源博客
原文地址:《隐马尔可夫模型》 发布于2020-09-07

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