基于隐马尔可夫模型的多重序列分析

介绍隐马尔科夫模型中的前向后向、维特比和分段K-均值算法

隐马尔科夫模型是很多模型的基础，具有广泛的应用

隐马尔科夫模型HMM三种类型的详细介绍,通俗易懂,适合初学者。

隐马尔可夫模型是统计模型，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，例如模式识别。在正常的马尔可夫模型中，状态对于观

经典的隐马尔可夫模型HMM及应用（外文讲解）

隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）是一种在统计建模中广泛使用的概率模型，尤其在自然语言处理、语音识别、生物信息学等领域有着重要应用。HMM主要由两个关键部分组成：状态序

使用隐马尔可夫模型进行数字语音信号处理的理论算法

论文研究-基于隐马尔可夫模型的array-CGH数据贝叶斯分析.pdf,  微阵列比较基因组杂化(comparative genomic hybridization, CGH)技术是用于发现DNA拷贝

基于改进的隐马尔可夫模型的网页预取，王宇宁，王秀坤，本文通过对经典隐马尔可夫模型的两个前提假设进行扩展，推导出新模型中计算观测序列概率的公式，由此构建出可用于网页预取的高阶

整理和调试好的隐马尔可夫三大算法，以供大家参考学习之用。并包含测试用例，使用C++ builder 6.0版本。