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A hidden Markov model (HMM) is a Markov model in which the observations are dependent on a latent (or hidden) Markov process (referred to as ). An HMM requires that there be an observable process whose outcomes depend on the outcomes of in a known way. Since cannot be observed directly, the goal is to learn about state of by observing .

2020年4月10日 · 本文深入浅出地介绍了隐马尔科夫模型 (HMM)的基本概念、应用及算法，包括前向后向算法、鲍姆-韦尔奇算法和维特比算法。 并通过Python的hmmlearn库演示了HMM在实际问题中的应用。 摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 > 最近有一个作业要手撸HMM，找了很多资料，这篇文章属写的最好的，故转载过来。 另如果觉得文章看起来比较费力，还可以配合下面两个视频下饭。 https://www.bilibili.com/video/BV1BW411P7gV 悉尼科 …

Official music video by GB performing "Hmm?" available everywhere now: https://lnk.to/HMMandLNCWatch the Intro first - https://youtu.be/woV8W9P-eao Subscribe...

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的。 1.1 什么样的问题需要HMM模型. 首先我们来看看什么样的问题解决可以用HMM模型。 使 …

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HMM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的序列，再由各个状态随机生成一个观测从而产生观测序列的过程。

Markov Model HMM. What is the observations (what was the weather for the HMM's parameters