論文：
算法：
1. 隱馬爾可夫
2. 前向-后向算法(Forward-backward algorithm)
3.機器學(xué)習(xí)各種大算法
入門：
運動識別 - 資料
最后編輯于 ：
?著作權(quán)歸作者所有,轉(zhuǎn)載或內(nèi)容合作請聯(lián)系作者
平臺聲明：文章內(nèi)容（如有圖片或視頻亦包括在內(nèi)）由作者上傳并發(fā)布，文章內(nèi)容僅代表作者本人觀點，簡書系信息發(fā)布平臺，僅提供信息存儲服務(wù)。
平臺聲明：文章內(nèi)容（如有圖片或視頻亦包括在內(nèi)）由作者上傳并發(fā)布，文章內(nèi)容僅代表作者本人觀點，簡書系信息發(fā)布平臺，僅提供信息存儲服務(wù)。
推薦閱讀更多精彩內(nèi)容
- 本系列第三篇，承接前面的《淺談機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)》和《淺談深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)》。 自然語言處理緒論 什么是自然語言處理？ 自然...
- 隱馬爾可夫模型(Hidden Markov Model，HMM) 最初由 L. E. Baum 和其它一些學(xué)者發(fā)表...
- 什么是熵(Entropy) 簡單來說，熵是表示物質(zhì)系統(tǒng)狀態(tài)的一種度量，用它老表征系統(tǒng)的無序程度。熵越大，系統(tǒng)越無序...
- 層次化的隱馬爾可夫模型 在自然語言處理等應(yīng)用中，由于處理序列具有遞歸特性，尤其當序列長度比較大時，HMM的復(fù)雜度將...
- 承接前面的《淺談機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)》、《淺談深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)》和《淺談自然語言處理基礎(chǔ)》，主要參考了《解析深度學(xué)習(xí):語音識別...
