機器學習（十二）——隱馬爾可夫模型

  一、隱馬爾科夫模型的基本概念 1、馬爾可夫鏈：時刻t+1下狀態的概率分佈只與時刻t下狀態有關，與該時刻以前的狀態無關。         數學公式表達：         圖形表示：   2、隱馬爾可夫模型：狀態（z）不可直接觀測的馬爾可夫鏈。         HMM由初始概率分佈π、狀態轉移概率分佈A以及觀測概率分佈B確定。                   描述整個隱碼模型。 3、隱馬爾科夫

>>阅读原文<<