智能算法之隐马尔可夫模型(HMM)

前言 前面的《马尔科夫模型》主要是研究能直接观察到的序列的概率问题，通过马尔科夫假设能建立起马尔科夫链，从而解决一些序列问题。但有时候观察的对象并不是我们待处理的目标对象，它的规律隐含在观察对象中，观察的事件和隐含事件存在一定的相关关系，这时候就要用到隐马尔科夫模型(HMM)。 比如nlp中常见的词性标注任务就经常用HMM，其中显状态就是单词，而隐状态为词性，通过我们观察到的单词序列去标出隐含的词

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