HMM隐马尔科夫模型的学习资料_有实例介绍

该资源直接运行runtest.m可测试HMM的评估和解码问题,运行baum_welch_test_mine.m测试HMM学习问题

HMM 隐马尔可夫模型 python 代码, 源码实现部分,包括训练测试以及相关调用 。 调用主要为自然语言处理方面实体标注样例。

隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)作为一种统计分析模型,创立于20世纪70年代。80年代得到了传播和发展,成为信号处理的一个重要方向,现已成功地用于语音识别,行为识别,文

基于隐马尔科夫(HMM）的C语言实现（内有详细注释）。

资料里包括了很多关于马尔科夫链的资料,有相关的PPT、Word以及代码等,适合初学者的学习

用来实现隐马尔科夫树的分类,已运行过,可以作为很好地参考,里面的参数根据自己所需,进行修改。

基于隐马尔可夫模型的人脸识别源代码,是作模式识别的非常好学习代码。

隐马尔科夫模型与语音识别的开山之作，googlescholar中引用次数最多的论文

基于隐马尔科夫模型文本相似度研究

资源非常优秀, 且为最新的课程资源, 详细解释隐马尔可夫模型的由来和推导, 并伴随着丰富的实例, 让人很容易理解这门课程,