隐马尔可夫模型

期望最大化算法：机器学习中的隐变量与参数估计的艺术在机器学习和统计学领域，许多实际问题涉及到含有隐变量的概率模型。例如，在图像识别中，图像的语义信息往往是隐变量，而我们能观测到的只是图像的像素值；在语音识别中，语音对应的文本内容是隐变量，观测数据则是语音信号。期望最大化（Expectation-Maximization，简称 EM）算法作为一种强大的迭代算法，专门用于处理这类含有隐变量的模型，通过巧妙的方式来估计模型参数，在众多领域发挥着不可或缺的作用。

格兰芬多_未名

基于隐马尔可夫模型的股票预测【HMM】一、基于强化学习DQN的股票预测【股票交易】二、基于CNN的股票预测方法【卷积神经网络】三、基于隐马尔可夫模型的股票预测【HMM】

软件算法开发

基于HMM隐马尔可夫模型的金融数据预测算法matlab仿真目录1.程序功能描述2.测试软件版本以及运行结果展示3.核心程序4.本算法原理5.完整程序基于HMM隐马尔可夫模型的金融数据预测算法.程序实现HMM模型的训练，使用训练后的模型进行预测。