📚HMM代码实现💡
发布时间：2025-03-20 16:17:50来源：
最近在学习隐马尔可夫模型（HMM），发现它在自然语言处理和语音识别中有着广泛的应用！✨ 为了加深理解，我决定动手写一个简单的HMM代码实现。从定义状态集合到观察序列，再到前向算法和Viterbi解码，每一步都让我感受到理论与实践结合的魅力。
首先，我们需要确定模型的基本参数：隐藏状态的数量、观察值的数量以及初始概率π、状态转移概率A和观测概率B。这些参数是构建HMM的基础。接着，用Python编写前向算法，通过递归计算每个时刻的状态概率，最终得到整个序列的概率。🌟
最后，使用Viterbi算法找到最有可能的状态序列。看着代码一步步运行成功，输出正确的结果时，真的很有成就感！🎉 如果你也对HMM感兴趣，不妨一起试试看吧～
机器学习 编程练习 隐马尔可夫模型
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