本文主要是介绍机器学习之隐士马尔科夫链简介，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
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
这篇关于机器学习之隐士马尔科夫链简介的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
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