HMM模型原理及应用详解
HMM（隐马尔可夫模型）是一种基于概率统计的模型，是用来描述随时间发展而观察不到的状态序列的概率模型。本文详细介绍了HMM模型的基本原理、参数估计方法以及在自然语言处理、语音识别等领域的应用。在实际应用过程中，如何选择合适的参数以及如何优化模型性能也作了详细说明，希望能够对读者在应用HMM模型时提供帮助。
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