隐马儿可夫模型:HMM,hidden Markov model,是可用于标注问题的统计学习模型,描述由隐藏的马尔可夫链随机生成观测序列的过程,属于生成模型。 隐马尔可夫模型是关于时序的概率模型,描述由一个隐藏的马尔可夫链随机生成不可观测的状态随机序列,再有各个状态生成一个观测而产生观测随机序列的过程。隐藏的马尔可夫链随机生成的状态的序列,称为状态序列。每个状态生成一个观测,而由此产生的观测的随机序列,称为观测序列。
【喜讯】CSIG常务理事刘成林研究员荣获2020年度国家自然科学奖二等奖
【机器学习】条件随机场
AINLP
3+阅读 · 2020年2月4日
【机器学习】隐马尔可夫模型
AINLP
0+阅读 · 2020年1月31日
机器学习必备的数学基础有哪些?
人工智能头条
1+阅读 · 2019年10月30日
NLP硬核入门-隐马尔科夫模型HMM
AINLP
5+阅读 · 2019年10月28日
机器学习必备的数学基础有哪些?
CSDN
2+阅读 · 2019年10月18日
机器学习必备的数学基础有哪些?
人工智能头条
11+阅读 · 2019年10月18日
【学术笔记】探索大脑静息态活动中的动态信息
人工智能学家
0+阅读 · 2019年7月1日
下载 | 479页《数据科学基础》教程
机器学习算法与Python学习
2+阅读 · 2018年12月25日
一图了解整个机器学习的核心知识体系(建议收藏)
七月在线实验室
0+阅读 · 2018年8月29日
【深度解读】陶建华:深度神经网络与语音
中国科学院自动化研究所
6+阅读 · 2018年7月9日
参考链接
父主题
微信扫码咨询专知VIP会员