隐马尔可夫模型前向算法matlab程序-forwardalgorithm.m这个是隐马尔可夫模型前向算法程序，根据一个示例用matlab编写的，希望对大家有用。
由于在线时间不够，所以图贴不上来，我只能以附件的形式发上来了。
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由于在线时间不够，所以图贴不上来，我只能以附件的形式发上来了。
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2024/7/14 13:35:18
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使用MATLAB实现了统计学习方法隐马尔可夫模型前向后向算法，并针对课后习题1进行了实例验证，感兴趣的同学可以一起交流。
2024/6/5 17:57:02
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两个py文件，一个是利用文本训练并保存，另外一个是拼音转汉字，基于隐马尔可夫模型HMM，拼音输入法可以按注音符号与汉语拼音两种汉字拼音方案分成两大类。
汉语拼音输入法的编码是依据汉语拼音方案（汉字的读音）进行输入的一类中文输入法。
早期只有全拼这种方式，即完全依照汉字的整个音节来输入。
随着技术的发展，拼音输入法不仅可以简拼还出现了一种只需两键就能输入整个音节的双拼方案。
汉语拼音输入法的编码是依据汉语拼音方案（汉字的读音）进行输入的一类中文输入法。
早期只有全拼这种方式，即完全依照汉字的整个音节来输入。
随着技术的发展，拼音输入法不仅可以简拼还出现了一种只需两键就能输入整个音节的双拼方案。
2024/5/19 11:11:52
16.31MB
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《强化学习精要核心算法与TensorFlow实现》冯超著共386页；
内容简介《强化学习精要:核心算法与TensorFlow实现》用通俗幽默的语言深入浅出地介绍了强化学习的基本算法与代码实现，为读者构建了一个完整的强化学习知识体系，同时介绍了这些算法的具体实现方式。
从基本的马尔可夫决策过程，到各种复杂的强化学习算法，读者都可以从本书中学习到。
本书除了介绍这些算法的原理，还深入分析了算法之间的内在联系，可以帮助读者举一反三，掌握算法精髓。
书中介绍的代码可以帮助读者’快速将算法应用到实践中。
《强化学习精要:核心算法与TensorFlow实现》内容翔实，语言简洁易懂，既适合零基础的人员人门学习，也适合相关科研人员研究参考。
内容简介《强化学习精要:核心算法与TensorFlow实现》用通俗幽默的语言深入浅出地介绍了强化学习的基本算法与代码实现，为读者构建了一个完整的强化学习知识体系，同时介绍了这些算法的具体实现方式。
从基本的马尔可夫决策过程，到各种复杂的强化学习算法，读者都可以从本书中学习到。
本书除了介绍这些算法的原理，还深入分析了算法之间的内在联系，可以帮助读者举一反三，掌握算法精髓。
书中介绍的代码可以帮助读者’快速将算法应用到实践中。
《强化学习精要:核心算法与TensorFlow实现》内容翔实，语言简洁易懂，既适合零基础的人员人门学习，也适合相关科研人员研究参考。
2024/4/26 21:52:43
76.54MB
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《模式分类》(原书第2版)的第1版《模式分类与场景分析》出版于1973年，是模式识别和场景分析领域奠基性的经曲名著。
在第2版中，除了保留了第1版的关于统计模式识别和结构模式识别的主要内容以外，读者将会发现新增了许多近25年来的新理论和新方法，其中包括神经网络、机器学习、数据挖掘、进化计算、不变量理论、隐马尔可夫模型、统计学习理论和支持向量机等。
作者还为未来25年的模式识别的发展指明了方向。
书中包含许多实例，各种不同方法的对比，丰富的图表，以及大量的课后习题和计算机练习。
在第2版中，除了保留了第1版的关于统计模式识别和结构模式识别的主要内容以外，读者将会发现新增了许多近25年来的新理论和新方法，其中包括神经网络、机器学习、数据挖掘、进化计算、不变量理论、隐马尔可夫模型、统计学习理论和支持向量机等。
作者还为未来25年的模式识别的发展指明了方向。
书中包含许多实例，各种不同方法的对比，丰富的图表，以及大量的课后习题和计算机练习。
2024/3/11 15:11:36
17.09MB
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本文使用三种已有的机器学习算法，针对可穿戴传感器采集用户日常行为数据，进行训练和测试等，涉及支持向量机、神经网络和隐藏马尔可夫模型等的研究
2024/2/29 9:10:15
1.51MB
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隐马尔可夫模型(HMM)已成为语音识别中的主流技术，首先介绍了语音识别技术的原理和结构，然后介绍了HMM的三个基本问题及其解决方法，最后利用Maflab仿真工具设计了一个孤立词的语音识别系统，实现了数字0—9的识别
2024/2/17 10:04:36
192KB
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HMM(HiddenMarkovModel,隐马尔科夫模型)是一种用参数表示的用于描述随机过程统计特性的概率模型，是一个双重随机过程,由两个部分组成:马尔可夫链和一般随机过程。
其中马尔可夫链用来描述状态的转移，用转移概率描述。
一般随机过程用来描述状态与观察序列间的关系，用观察值概率描述。
其中马尔可夫链用来描述状态的转移，用转移概率描述。
一般随机过程用来描述状态与观察序列间的关系，用观察值概率描述。
2024/2/16 22:16:58
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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