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决策树(decision tree)是一种基本的分类与回归方法,决策树模型呈树形结构,树中包含叶子节点与内部节点。本实验为利用MATLAB进行决策树算法的生成。实验数据为人民币模型,包含100,50,20,10元4种。

隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,HMM),和回归、分类那些处理相互独立的样本数据的模型不同,它用于处理时间序列数据,即样本之间有时间序列关系的数据。本实验在隐马尔科夫条件下实现Viterbi算法,包含实验报告和维特比动态图,帮助大家更清晰的理解HMM模型。