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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。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。然后利用这些参数来作进一步的分析，例如模式识别。 其是在被建模的系统被认为是一个马尔可夫过程与未观测到的（隐藏的）的状态的统计马尔可夫模型。
Bridging the Usability Gap: Theoretical and Methodological Advances for Spectral Learning of Hidden Markov Models
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IMCDCF: An Incremental Malware Detection Approach Using Hidden Markov Models
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A Bayesian hidden Markov model for assessing the hot hand phenomenon in basketball shooting performance
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Reliable Editions from Unreliable Components: Estimating Ebooks from Print Editions Using Profile Hidden Markov Models
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Bayesian Non-Homogeneous Hidden Markov Model with Variable Selection for Investigating Drivers of Seizure Risk Cycling
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NeuFA: Neural Network Based End-to-End Forced Alignment with Bidirectional Attention Mechanism
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Finnish Parliament ASR corpus - Analysis, benchmarks and statistics
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Combining the hybrid mimetic mixed method with the Scharfetter-Gummel scheme for magnetised transport in plasmas
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Online Target Localization using Adaptive Belief Propagation in the HMM Framework
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Ranking of Communities in Multiplex Spatiotemporal Models of Brain Dynamics
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Efficient Bayesian estimation and use of cut posterior in semiparametric hidden Markov models
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Whats Missing? Learning Hidden Markov Models When the Locations of Missing Observations are Unknown
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Efficient Bayesian estimation and use of cut posterior in semiparametric hidden Markov models
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Hidden Markov Modeling over Graphs
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UWB-based Target Localization using Adaptive Belief Propagation in the HMM Framework
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参考链接
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概率图模型
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