智能算法之隱馬爾可夫模型(HMM)

前言 前面的《馬爾科夫模型》主要是研究能直接觀察到的序列的概率問題，通過馬爾科夫假設能建立起馬爾科夫鏈，從而解決一些序列問題。但有時候觀察的對象並不是我們待處理的目標對象，它的規律隱含在觀察對象中，觀察的事件和隱含事件存在一定的相關關係，這時候就要用到隱馬爾科夫模型(HMM)。 比如nlp中常見的詞性標註任務就經常用HMM，其中顯狀態就是單詞，而隱狀態爲詞性，通過我們觀察到的單詞序列去標出隱含的詞

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