基于最大熵的隐马尔可夫模型文本信息抽取

序列的多重比对是生物序列分析研究中的一个重要方法。文章首先介绍了HMM的基本结构，然后着重讨论了HMM在DNA序列之间的多重比对中的应用。

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

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。

文件中包含多个数据示例，有GMHMM的示例进行A,B,PI的估计。有股票数据的训练预测

基于马尔可夫的中文分词相关的研究，机器学习

介绍了基于马尔可夫模型的手势识别算法的论文

本程序利用OpenCV实现了基于隐马尔科夫模型的人脸识别，代码简洁明了