隱馬爾科夫模型(HMM)算法的理解與超詳細推導
今天看了徐亦達教授的HMM講解，感受有所收穫，並將隱馬爾科夫模型算法的推導整理了一下，幫助你們一塊兒理解這個算法。首先咱們經過一個股票的案例來引入這個算法，咱們來看看這個股票行情和漲跌觀測值的一個狀態圖： 由圖中能夠看出，股市的行情分紅牛市、熊市和均市，這三種行情是能夠互相轉化的，而且互相轉化是有必定的機率的，這種行情是觀測不到的，是一種隱變量，也能夠當作是一種狀態 q q q，而且在每個時間點的
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