统计的结果如下：此处用到的是最简单的一阶隐马尔科夫模型，即认为在一个句子里，每个汉字的出现只和它前面的的一个汉字有关，虽然简单粗暴，但已经可以满足大部分情况。统计的过程就是找出字典中每个汉字后面出现的汉字集合，并统计概率。此处统计用到了pypinyin模块，把字典中的短语转换为拼音后进行概率统计，但是某些地方读音也不完全正确，最后运行的输入法会出现和拼音不匹配的结果。发射概率矩阵数据不准确，总有一些汉字的拼音不匹配。
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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
HMM隐马尔科夫模型的C++实现,很全哦,相信对你的学习有帮助>
这是关于HiddenMarkovModel的一个实现，非常好用。
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
基于隐马尔科夫模型的词性标注，PPT，详细描述
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