隐马尔可夫模型：生成样本，训练与预测

原创

于 2020-12-23 22:25:13 发布

· 1.3k 阅读

·

0

·

版权

版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

文章标签：

#隐马尔可夫模型 #自然语言处理 #机器学习

本文详细介绍了隐马尔可夫模型（HMM）的基本结构和关键组成部分，包括初始状态概率向量π、状态转移概率矩阵A和发射概率矩阵B。通过样本生成、模型训练和维特比算法实现预测，深入解析了HMM在自然语言处理和机器学习中的应用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

文章目录

隐马尔可夫模型的构成：

隐马尔可夫模型的构成：

1. 基本结构：

最低0.47元/天解锁文章

评论

被折叠的条评论为什么被折叠?

到【灌水乐园】发言

查看更多评论

添加红包

成就一亿技术人!

hope_wisdom

发出的红包

实付元

使用余额支付

点击重新获取

扫码支付

钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。