统计学习方法---隐马尔可夫模型1
2016-07-14 16:38
190 查看
隐马尔可夫模型三要素:初始状态概率向量,状态转移概率矩阵A 和观测概率矩阵B。
隐马尔可夫模型作了两个假设:
1)任意时刻t的状态只依赖其前一时刻的状态;
2)任意时刻的观测只依赖该时刻的状态;
隐马尔可夫模型作了两个假设:
1)任意时刻t的状态只依赖其前一时刻的状态;
2)任意时刻的观测只依赖该时刻的状态;
相关文章推荐
- 为什么统计学家应该关注数据挖掘
- 最小二乘法
- 统计学习(一)--统计学习的定义及常识
- 统计学原理----走出平均数理解上的误区
- SAS软件的使用和统计学分析的初步介绍
- 基于个人选择的一点想法
- 美国纽约留学的日子
- 读 统计学习方法 摘要
- mysql统计用户七日留存存储过程
- 初学MCMC(Markov Chain Monte Carlo)
- 初学MCMC(Markov Chain Monte Carlo)
- 隐马尔可夫模型 HMM 原理及实现
- 生物&统计学词汇解释
- 统计学习-4
- 统计学习-3
- 统计学习-2
- 协方差矩阵
- R在开放数据的应用
- scikit-learn Generalized Linear Models 自主学习笔记(一)
- 为什么样本方差里面要除以(n-1)而不是n?