📘 Hidden Markov Models (HMM)

Короткий материал от Stanford по одной из классических моделей машинного обучения для работы с последовательностями.

Внутри разбираются:

- состояния и наблюдения
- transition и emission probabilities
- вычисление вероятности последовательности
- декодирование скрытых состояний
- обучение параметров HMM
- применение к последовательным данным

Хороший компактный материал, если нужно быстро разобраться, как работают скрытые марковские модели без чтения огромного учебника.

https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/A.pdf