本文介绍非常基础、通用的一个分类模型：隐马科夫模型（HMM），尽量以平实的语言，分别通过实例、图片来说明HMM的过程，并简述了HMM的三个问题和解决方法。以下为文章摘要，点击阅读更多：
…隐马科夫(HMM)模型全称：Hidden Markov model，是一种统计学的模型，是马科夫链与无法观察的状态的结合。在这里，我假设看这篇文章的人已经对马科夫过程(Markov Process)有了初步的认识，对概率论有过初步的学习。…
…那么这个HMM模型，隐马模型到底“隐”在哪里呢？其实解释起来也不难，这里…t-1, t, t+1…各个时刻的x状态是一个随机过程，试想一下，你总不能确定一个随机过程中的每个状态吧？所以，上图的x状态对于我们来说，在没有到达t时间之前，他仍然是未知的，隐藏的（Hidden）。这些x被称为“unobserved state”。…
…HMM过程是，我从任意一个筐开始选水果，我去到那一个框那里，随机拿起里面的一个水果，然后把这个水果记录下来，然后再随机地去另外一个筐里面选水果，不断地重复这个过程，知道我选够了L个水果，我就停止。… . . . → Read More: 隐马科夫(HMM)模型
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