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機器學習(十二)——隱馬爾可夫模型
時間 2021-01-13
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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
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