隐马尔可夫过程的三大算法

隐马尔科夫模型（HMM）的Python实现，有利于加深对该算法的认识

本文档讲解HMM 隐马尔可夫链。从理论到原理讲的通俗易懂，适合新手入门

隐马尔科夫分词 词性标注 包括维特比算法编码等常用技术

:chains: 马可夫 用于构建马尔可夫链和运行马尔可夫过程的Crystal库。 什么是马尔可夫链? 马尔可夫链本质上是一种基于过去事件样本来猜测可能的未来事件的机制。 要获得很好的解释,请观看。

马尔可夫链的简单介绍，随机过程课程中的课件，能简单的了解

马尔可夫模型（Markov Model）是一种统计模型，广泛应用在语音识别，词性自动标注，音字转换，概率文法等各个自然语言处理等应用领域。经过长期发展，尤其是在语音识别中的成功应用，使它成为一种通用的

介绍了马尔可夫模型一类重要的随机过程，它的原始模型马尔可夫链，由俄国数学家Α.Α.马尔可夫于1907年提出。人们在实际中常遇到具有下述特性的随机过程：在已知它所处的状态的条件下，它未来的演变不依赖于它

图像显著性--马尔可夫--Saliency Detection via Absorbing Markov Chain

马尔可夫仿真

该文提出一种基于改进隐马尔可夫(Hidden Markov Model, HMM)的多媒体业务分类算法。改进后的算法保持典型 HMM 模型结构不变,通过区分包大小的位置信息,改变发射概率取值,提高了多