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机器学习

添加3字节2017年11月7日 (二) 08:40
/* 隐马尔可夫 */
==隐马尔可夫==
隐马尔可夫模型(hidden Markov model, HMM)是可用于标注问题的统计学习模型,描述由隐藏的马尔可夫链随机生成观测序列的过程,属于生成模型。
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随机序列,再由各个状态生成一个观测而产生观测随机序列的过程。隐藏的马尔可夫链随机生成的状态的序列,称为状态序列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随机序列,再由各个状态生成一个观测而产生观测随机序列的过程。 隐藏的马尔可夫链随机生成的状态的序列,称为状态序列(state sequence):每个状态生成一个观测,而由此产生的观测的随机序列,称为观测序列(observation sequenoe )。序列的每一个位置又可以看作是一个时刻。
==条件随机场==
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