谁可以介绍一下关于HMM（隐马可尔夫模型）方面的资料？

yejingfu 2003-09-11 05:13:44

最近学习图像处理与识别，需要用HMM，不知道哪儿大侠可以指点一二，谢谢先！

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lukejin 2003-09-12

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语音识别远离及应用上讲的挺好，教育网内也挺多的

隐马儿可夫模型(Hidden Markov Model)，简称HMM，既是机器学习中的经典模型，在语言识别，自然语言处理，模式识别等领域有广泛的应用。特别对于NLP算法工程师来说，掌握HMM算法能够提高解决问题建模的能力、拓展算法思路，在NLP算法岗的面试中游刃有余。本课程将带你深入了解隐马儿可夫模型的定义，两个基本假设及三个基本问题，掌握概率计算算法、期望最大EM算法的详细推导过程，通过本门课程的学习，对于HMM模型的掌握将变得不再困难。本课程适合有一-定机器学习基础，对自然语言处理领域感兴趣，有志于从事NLP算法工作的人学习，学完本课程后可以进一步学习[NLP高级小班]，带你实战更多NLP领域任务，如机器翻译、文本摘要、聊天机器人、知识图谱等项目。

HMM概念隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是统计模型，它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。举一个经典的例子：一个东京的朋友每天根据天气{下雨，天晴}决定当天的活动{公园散步,购物,清理房间}中的一种，我每天只能在twitter上看到她发的推“啊，我前天公园散步、昨天购物、今天清理房间了！”，那么我可以根据她发的推特推断东京这三天的天气。在这个例子...

1 隐马尔可夫模型HMM 隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，以下简称HMM）是比较经典的机器学习模型了，它在语言识别，自然语言处理，模式识别等领域得到广泛的应用。当然，随着目前深度学习的崛起，尤其是RNN，LSTM等神经网络序列模型的火热，HMM的地位有所下降。但是作为一个经典的模型，学习HMM的模型和对应算法，对我们解决问题建模的能力提高以及算法思路的拓展还是很好...

隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Model，HMM) 最初由 L. E. Baum 和其它一些学者发表在一系列的统计学论文中，随后在语言识别，自然语言处理以及生物信息等领域体现了很大的价值。平时，经常能接触到涉及 HMM 的相关文章，一直没有仔细研究过，都是蜻蜓点水，因此，想花一点时间梳理下，加深理解，在此特别感谢 52nlp 对 HMM 的详细介绍。　　考虑下面交通灯的例子

隐马尔卡夫模型（HMM）解决预测问题（多语言算法实现）隐马尔卡夫模型（HMM）隐马尔卡夫模型（HMM）是一种统计学模型，模型包含一条隐藏状态的马尔可夫链以及每个隐藏状态所对应的可观测状态。根据模型中的参数（隐藏状态相互转移概率、隐藏状态下不同观测状态发生的概率）可以对隐藏状态信息、观测状态信息或者某一状态链发生概率做出预测。马尔卡夫链马尔卡夫链表示的是一种状态空间内从一个状态转移到另一个状态的随机过程。在隐马尔可夫模型中，隐藏状态的转移就是一条马尔卡夫链。为了更好地理解HMM模型，需要了解马尔卡夫链

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