马尔科夫决策基础理论

用于模式识别和预测的HMM模型代码，matlab工具箱，应用实例及说明

本书介绍了马尔科夫的基本理论及其与生灭过程的联系，对该理论进行了系统的阐述，相信对相关读者非常有用！

使用隐马尔科夫模型（HiddenMarkovModel，HMM）进行分词，并与基于词典的正向最大匹配算法和工业界使用的jieba分词进行对比。采用最大似然估计的方法从带标记样本学习模型参数，并通过维特

附件是隐马尔科夫模型模型(HMM)中的关键算法，前向算法和viterbi算法，这两个算法是HMM算法的经典算法，也是使用HMM时必须用到的算法。这里给出了c++实现和说明文件，希望可以为新手提供帮助。

Hidden Markov Model Learning Summary.pdf

Peking University Random Process Courseware: Markov Chain

使用C#语言实现隐马尔科夫模型分词源代码，利用中文成文规则进行的分词过程！

隐马尔科夫模型（HiddenMarkovModel，以下简称HMM）是比较经典的机器学习模型了，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。当然，随着目前深度学习的崛起，尤其是RNN，L

隐马尔可夫模型课件，介绍了HMM的由来、马尔可夫性和马尔可夫链、HMM实例、HMM的三个基本算法和主要参考文献。

这是我个人总结的关于MRF的一些文档，希望能对大家有所帮助