机器学习笔记3：隐马尔科夫模型HMM（一）简介及使用前向算法求观测序列的概率

1. 模型简介 　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，主要用于时序数据建模，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。 （1）状态变量 {y1,y2, ... ,yn}，其中yi 属于 Y，表示第i个时刻的系统变量。         状态变量通常是隐藏的，不可被观测的，所以也称为隐变量。 设每个时刻可能有N种状态，取值

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