数据挖掘算法总结–隐马尔科夫模型(HMM)与vertibi算法.doc
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2022-05-06
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最近正在复习整理 HMM 模型相关概念，以下内容翻译自如下网址：
网址：http://www.comp.leeds.ac.uk/roger/HiddenMarkovModels/html_dev/main.html
算法：Viterbi algorithm 和 Forward-Backward Algorithm。
小实验程序：http://www.comp.leeds.ac.uk/roger/HiddenMarkovModels/html_dev/
viterbi_algorithm/s3_pg3.html
隐马尔科夫模型 HMM 自学 （1）
介绍
我们通常都习惯寻找一个事物在一段时间里的变化规律。在很多领域我们都希望找到这个规律，比如计算
机中的指令顺序，句子中的词顺序和语音中的词顺序等等。一个最适用的例子就是天气的预测。
首先，本文会介绍声称概率模式的系统，用来预测天气的变化
然后，我们会分析这样一个系统，我们希望预测的状态是隐藏在表象之后的，并不是我们观察到的现象。
比如，我们会根据观察到的植物海藻的表象来预测天气的状态变化。
最后，我们会利用已经建立的模型解决一些实际的问题，比如根据一些列海藻的观察记录，分析出这几天
的天气状态。
Generating Patterns
有两种生成模式：确定性的和非确定性的。
确定性的生成模式：就好比日常生活中的红绿灯，我们知道每个灯的变化规律是固定的。我们可以轻松的
根据当前的灯的状态，判断出下一状态。
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