基于隐马尔可夫模型的简介

隐马尔可夫模型学习一般都晦涩难理解，这个使用实例讲解，浅显易懂。

隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是统计模型，它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。然后利用这些参数来作进一步的分析

 通过对马尔可夫模型进行深入的分析的基础上对隐马尔科夫模型做了详细的讨论,对马尔科夫模型在语音识别、疾病分析等方面的应用做了介绍,同时针对隐马尔科夫模型在估值问题、解码问题和学习问题

本文提出了基于隐马尔可夫模型的火焰检测方法。由于火焰闪烁的特性，即火焰尤其是位于火焰边缘的像素可能在1s不断地出现、消失多次，这一现象可以被看成一随机事件，因此可以用马尔可夫模型对其建模。

牛津大学关于隐马尔可夫模型的详细教程～oxfordhiddenmarkovmodeltutorial

参考网上大神给的代码，自己调通了，使用隐马尔可夫模型进行中文分词

很好的c程序，可以用于学习，可以了解过程，可以让我们更快的了解隐马尔可夫过程，隐马尔可夫模型源码

详细描述和分析了隐马尔科夫模型的原理和算法，是一份一万余字的docx文档。 可用于对HMM模型的入门学习和算法分析。

隐马尔可夫模型源代码,matlab编写的,相信对学习马尔科夫模型的同学非常有用

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