HMM隐马尔科夫算法，其基本理念是融合可观察的数据和过去的不可观察的数据推测现在的不可观察的数据。这种定义太抽象了，举个简单的例子，小明今天相约小红出去玩，不知道会不会被拒绝。那他需要考虑小红今天心情是好是坏（可观察的数据），也要考虑昨天小红是否出去玩（过去的不可观察的数据）。

当然啦，HMM应用较广的是声音和行为的识别领域，网上的资料较多，往往好多公式太学术。
博主去其糟粕，推荐以下资料：

国外网站（专门介绍HMM，举例说明循序渐进）
国内翻译（崔晓源把上面这个国外网站翻译成中文）
HMM学习最佳范例（综合上面两个网站）
HMM例子（很好很详细的例子）

看完这些，你应该终于恍然大悟了，原来HMM好简单，公式把它伪装成可怕的老虎。。。






转载本文请联系原作者获取授权，同时请注明本文来自冯小蓉科学网博客。
链接地址：https://blog.sciencenet.cn/blog-381419-590761.html

上一篇：SAS 推荐资料
下一篇：飞信好友加不成功