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      这段时间老师让大家讨论一下HMM，希望大家对这些基础理论有一些了解，刚好准备在这里写一点自己的东西，那就从这个HMM开始吧。       以前在很多论文上都看到过利用HMM来解决一些实际问题，虽然这些在很大程度上都只是为了给文章增加一个光环，我自己却很少关注HMM的基础理论，最近认真看了一下，也算响应老师的号召，同时给自己增加一些理论积累。在这里不会写太多，因为可以看的HMM得资料很多，而且讲得很详细。为了完整性，我还是大概写一下我对HMM整个过程的理解。       HMM本身是一个生成模

      看HMM的是很看到了生成模型，于是提出了一个问题，什么是生成模型？查了一下资料，总算大致了解了，把内容贴在这里，以备翻阅。       判别模型（Discriminative Model），又可以称为条件模型，或条件概率模型。估计的是条件概率分布(conditional distribution)，p(class|context)。利用正负例和分类标签，主要关心判别模型的边缘分布。其目标函数直接对应于分类准确率。       主要特点：寻找不同类别之间的最优分类面，反映的是异类数据之间的差异