文件名称：HMM的基本思路！
文件大小：11KB
文件格式：ZIP
更新时间：2022-04-01 04:39:31
牛叉
隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，以下简称HMM）是比较经典的机器学习模型了，它在语言识别，自然语言处理，模式识别等领域得到广泛的应用。当然，随着目前深度学习的崛起，尤其是RNN，LSTM等神经网络序列模型的火热，HMM的地位有所下降。但是作为一个经典的模型，学习HMM的模型和对应算法，对我们解决问题建模的能力提高以及算法思路的拓展还是很好的。本文是HMM系列的第一篇，关注于HMM模型的基础。
【文件预览】：
Hmm演示
----TESTFOR.C(2KB)
----L1.SEQ(26B)
----HMMRAND.C(434B)
----SEQUENCE.C(2KB)
----NRUTIL.H(414B)
----NRUTIL.C(4KB)
----HMMUTILS.C(3KB)
----TESTHMM.C(1KB)
----VITERBI.C(3KB)
----FORWARD.C(1KB)
----BAUM.C(4KB)
----BACKWARD.C(2KB)
----L1.HMM(130B)
----HMM.H(2KB)
----TESTVIT.C(2KB)