【Rust日报】 2019-03-18

本文转载自：https://rust.cc/article?id=48059e6c-3ab1-475f-bc0f-6ffbfec6d188

hmmm: 用Rust实现隐马尔可夫模型

#hmm #ml

科普：

隐马尔可夫模型（Hidden Markov Models）是统计模型，用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。

现实生活中有这样一类随机现象，在已知现在情况的条件下，未来时刻的情况只与现在有关，而与遥远的过去并无直接关系。这些问题可以用马尔可夫模型解决。比如天气预测。但是当不知道今天是什么天气状况，而只知道今明后三天的某个植物的干燥湿润状态，想通过此状态来推测今明后三天的天气状况，就需要用到隐马尔可夫模型。

隐马尔可夫过程，是根据可观察状态的序列找到一个最可能的隐藏状态序列。一个典型的应用是中文分词。因为你想要得到的是每个字的位置，但是看到的只是这些汉字，需要通过汉字来推出每个字在词语中的位置，并且每个字属于什么状态还和它之前的字有关。此时，我们需要根据可观察状态的序列找到一个最可能的隐藏状态序列。

参考资料

本文作者用Rust实现一个HMM主要是用于机器学习。

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