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隱馬可夫模型（HMM）是自然語言處理和機器學習中的基本演算法。 它透過捕獲觀察到的符號之間的依賴性來對事件序列進行建模。 Baum-Welch 演算法是訓練 HMM、最佳化模型參數的關鍵元件。 透過任務 226 簡介探索 HMM 的背景和應用。
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