文章目录
- 一 隐马尔科夫模型(HMM)定义与概念
- 1.1 前项算法实例
- 1.2 后向算法实例
一 隐马尔科夫模型(HMM)定义与概念
隐马尔科夫模型(HMM,Hidden Markov Model)可用标注问题,在语音识别,NLP、生物信息、模式识别等领域实践被证明是有效的算法。
HMM 是关于时序的概率模型,描述由一个隐藏的马尔科夫链随机生成不可观察的状态随机序列,再有各个状态生成一个观测而产生随机序列的过程。
1.1 前项算法实例
1.2 后向算法实例
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隐马尔科夫模型(HMM,Hidden Markov Model)可用标注问题,在语音识别,NLP、生物信息、模式识别等领域实践被证明是有效的算法。
HMM 是关于时序的概率模型,描述由一个隐藏的马尔科夫链随机生成不可观察的状态随机序列,再有各个状态生成一个观测而产生随机序列的过程。
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