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大白话HMM全套系列课程--从此爱上HMM-

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  • HMM前置知识

    • 1.0贝叶斯网络
    • 1.01贝叶斯网络的3种结构
    • 1.1HMM算法之马尔可夫性质

  • HMM算法概念和三个问题描述

    • 1.2HMM算法概念
    • 1.3HMM算法参数解释之三元素
    • 1.4HMM的两个基本性质
    • 1.5HMM的三个问题案例概述

  • HMM中的第一个问题--概率问题

    • 1.6HMM的概率问题之暴力求解方式
    • 1.7HMM的概率问题之前向概率和后向概率概念
    • 1.8HMM中的概率问题之前向算法流程
    • 1.9HMM中的概率问题之前向算法案例
    • 1.10HMM中的概率问题之前向算法案例代码
    • 1.11HMM中的概率问题之后向概率流程
    • 1.12HMM中的概率问题之后向算法案例代码

  • HMM中的第二个问题--学习问题

    • 1.13HMM中的单个状态概率
    • 1.14HMM中的单个状态概率案例代码
    • 1.15HMM中的两个状态概率
    • 1.16HMM中的两个状态概率案例代码
    • 1.17HMM中的学习问题之监督学习案例
    • 1.18HMM中的学习问题之非监督学习之优化目标
    • 1.19HMM中的学习问题之非监督学习之优化目标求解
    • 1.20HMM中的学习问题之非监督学习代码示例

  • HMM中的第三个问题--预测问题

    • 1.21HMM中的学习问题之预测问题求解思想
    • 1.22HMM中的预测问题之Viterbi案例
    • 1.23HMM中的预测问题之Viterbi案例代码

  • HMM代码实战

    • 1.24HMM中的基于HMM的中文分词案例代码实现讲解
    • 1.25HMM的API应用代码_结合Viterbi思想
    • 1.26HMM的API应用代码_结合EM和Viterbi思想

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