HMM複習

  一種HMM的情景： 詞性爲隱變量Z，單詞爲狀態序列X 。在 A,B,π已知的情況下，求一個句子的隱狀態Z的最優路徑。 VITERBI算法 前向-後項算法： 這個算法的主要作用是用來預測模型的參數 A B π    前向-後項算法的作用： 計算模型參數 結構改變的探測  數據表示： 有些特徵是冗餘的，還有些是噪聲，有些特徵對建模是無關所以需要特徵提取等操作，如降維來提高模型準確率。 神經網絡實質

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