HMM模型一般用来做什么?怎么做?
时间: 2023-10-05 08:14:18 浏览: 152
HMM模型用于物体识别
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HMM模型主要用于序列数据的建模和分析。它是一种基于状态转移的概率模型,可以被用来分析由隐含的状态序列产生的观测序列。 在HMM模型中,每个状态都可以生成一个观测值的概率分布,这些概率分布构成了HMM的观测模型。而HMM的状态转移概率则描述了从一个状态转移到另一个状态的条件概率。HMM模型的训练一般使用Baum-Welch算法(也称作前向-后向算法)来进行,这个算法实际上是一个EM算法的变种。
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