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马尔可夫链模型和隐马尔可夫模型有什么区别？我读过维基百科，但无法理解其中的差异。
最佳答案
为了通过示例进行解释，我将使用自然语言处理的示例。假设您想知道这句话的概率:
我喜欢咖啡
在马尔可夫模型中，您可以通过计算来估计其概率:
P(WORD = I) x P(WORD = enjoy | PREVIOUS_WORD = I) x P(word = coffee| PREVIOUS_WORD = enjoy)
现在，假设我们想知道这个句子的词性标签，即一个单词是否是过去时动词、名词等。
我们没有观察该句子中的任何词性标记，但我们假设它们在那里。因此，我们计算词性标签序列的概率是多少。在我们的例子中，实际的顺序是:
PRP-VBP-NN
(其中 PRP=“人称代词”，VBP=“动词，非第三人称单数存在”，NN=“名词，单数或质量”。有关 Penn POS 标记的完整表示法，请参阅 https://cs.nyu.edu/grishman/jet/guide/PennPOS.html)
但是等等!这是我们可以应用马尔可夫模型的序列。但我们称其为隐藏的，因为词性序列永远不会被直接观察到。当然，在实践中，我们会计算许多这样的序列，并且我们希望找到最能解释我们的观察结果的隐藏序列(例如，我们更有可能看到从限定词生成的“the”、“this”等单词( DET)标签)
我遇到过的最好的解释是 Lawrence R. Rabiner 于 1989 年发表的一篇论文:http://www.cs.ubc.ca/~murphyk/Bayes/rabiner.pdf
关于hidden-markov-models - 马尔可夫链和隐马尔可夫模型有什么区别？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/10748426/
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已结束。此问题正在寻求书籍、工具、软件库等的推荐。它不满足Stack Overflow guidelines 。目前不接受答案。 我们不允许提出寻求书籍、工具、软件库等推荐的问题。您可以编辑问题，以便
马尔可夫链如何工作？我已经阅读了 Markov Chain 的维基百科，但我没有得到的是无内存。无内存指出: The next state depends only on the current st
马尔可夫链模型和隐马尔可夫模型有什么区别？我读过维基百科，但无法理解其中的差异。 最佳答案 为了通过示例进行解释，我将使用自然语言处理的示例。假设您想知道这句话的概率: 我喜欢咖啡 在马尔可夫模型中，
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！