機器學習筆記3：隱馬爾科夫模型HMM（一）簡介及使用前向算法求觀測序列的概率

1. 模型簡介 　隱馬爾科夫模型（Hidden Markov Model，以下簡稱HMM）是比較經典的機器學習模型了，主要用於時序數據建模，它在語言識別，自然語言處理，模式識別等領域得到廣泛的應用。 （1）狀態變量 {y1,y2, ... ,yn}，其中yi 屬於 Y，表示第i個時刻的系統變量。         狀態變量通常是隱藏的，不可被觀測的，所以也稱爲隱變量。 設每個時刻可能有N種狀態，取值

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