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时间：2020-08-02
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1、隐马尔科夫模型HiddenMarkovModel何为“隐”?如从四个盒子中各取一个球，开始从四个盒子随机选取一个盒子，从这个盒子中随机抽出1个球，记录其颜色后，放回；然后从当前盒子随机转移到下一个盒子，再取一个球；如此重复，直到取出四个球。这样可以得到一个球的颜色的观测序列：如：O={红，白，红，白}，在这个过程中观察者只能观测到球的颜色序列，观测不到球是从哪个盒子中取出的，即观测不到盒子的序列。如在词性标注这样的应用中，对于给定的要标注单词词性的一个句子，我们看不到单词的词性，只能观察到每个单词，必须从单词序列去推断正确的标记。我们说词性标注
2、序列是隐藏的。隐马尔科夫模型中两个重要的假设：一个特定状态的概率仅仅依赖于前一个状态：观察值的概率仅仅依赖于产生这个观察值的状态：隐马尔科夫模型中的三个问题：估计问题序列问题训练问题或参数估计问题1.估计问题问题描述：用以下四种方法解决这个问题：直接计算法前向算法后向算法前向后项结合算法直接计算法直接计算法前向算法前向算法后向算法前向后向结合算法P(A,B)=P(A)P(B
3、A)2.序列问题问题描述解决问题的算法：维特比算法(Viterbi)维特比算法这种递归关系使我们能够运用动态规划搜索技术。维特比算法维特比算法维特比算法3.训练问题或参数估
4、计问题问题描述：分段K-均值算法分段K-均值算法分段K-均值算法分段K-均值算法
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