基于马尔可夫链蒙特卡罗方法
基于马尔可夫链蒙特卡罗方法的RBM改进
马尔可夫链
当前话题为您枚举了最新的 马尔可夫链。在这里，您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具，帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。
马尔可夫变换基础教程
马尔可夫变换的经典文档，由著名专家撰写。内容详细阐述了其原理，对于熟悉人脸检测和机器视觉的同学来说，这些概念并不陌生。希望大家认真学习研究。
隐马尔可夫模型源码多个版本
这份代码以C++实现了一个基本的左右隐马尔可夫模型及其对应的鲍姆-韦尔奇（ML）训练算法。这是对L.Rabiner等人描述的HMM算法的一个示例。认真学习者可以参考下面列出的资料来了解算法的理论描述。KF Lee提供了一个特别好的教程，介绍如何使用隐马尔可夫模型构建语音识别系统。
马尔可夫图像分割C++程序
本程序基于马尔可夫模型实现图像分割，经调试已可稳定运行。
HMM隐马尔可夫模型C#实现
C#写的 HMM 隐马尔可夫模型代码，结构清晰，用起来挺顺手的。模型结构、前向后向算法、Viterbi 路径啥的都搞得比较全。还有测试代码可以直接跑，挺适合你上手理解算法细节，尤其是想用在语音识别或者文本预测这类场景。文档也比较全，边看边跑代码，效果更好。
HMM隐马尔可夫模型经典C语言源码
HMM隐马尔可夫模型的经典学习C语言源码，对于理解和学习HMM模型具有极大的帮助。源码有效解决了HMM的三个核心问题：评估、译码和学习训练。
Python实现的数学建模模型：马尔可夫链、模糊综合评价、皮尔逊矩阵与指数预测
介绍基于Python实现的几种数学建模模型，包括马尔可夫链、模糊综合评价、皮尔逊矩阵和指数预测。这些模型在数据分析和预测中具有重要应用价值，适合用于不同领域的数据处理和决策支持。通过Python编程，我们可以实现这些模型，并利用其对复杂数据进行建模和分析。
LAMP_HMM隐马尔科夫模型
LAMP_HMM v. 0.9 (C++) Authors: Daniel DeMenthon and Marc Vuilleumier Date: Feb. 1999 - Revised Jan. 2003 This package contains C++code for applying Hi
隐马尔科夫模型C语言实现
这是一个标准的隐马尔科夫模型C语言实现程序，已通过测试并能够正常运行。
马尔科夫模型搜索引擎初探
马尔科夫假设的简化模型，在搜索引擎初步里还挺有用的。你要是碰到句子太长，模型吃不消，就可以像文中那样，用P(词|前一两个词)来近似。不是高精尖算法，但挺实用，尤其是刚搭建搜索框架的时候，省事儿多了。
马尔科夫模型的核心逻辑，说白了就是“当前只看前面几个词”，不用整个上下文。这样，训练快，推理也快，不