机器学习之隐士马尔科夫链简介
隐马尔可夫模型是关于时序的概率模型 组成：初始概率分布，状态转移概率分布，观测概率分布 Q：所有可能状态的集合，V：所有可能观测的集合，I: 长度为T的状态序列，O：对应的观测序列 A：状态转移概率矩阵，B：观测概率矩阵，三要素 1.概率计算问题 2.学习问题 3.近似问题
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