http://Opengenome.net/index.php?action=history&feed=atom&title=Hidden_markov_Model 2026-05-13T01:22:29Z Revision history for this page on the wiki MediaWiki 1.31.3 http://Opengenome.net/index.php?title=Hidden_markov_Model&diff=10930&oldid=prev 2006-06-07T11:38:34Z

<p></p> <p><b>New page</b></p><div>&lt;font color=&quot;#993366&quot; size=&quot;4&quot;&gt;&lt;font style=&quot;BACKGROUND-COLOR: #ffffff&quot; color=&quot;#800080&quot;&gt;Hidden Markov Model (HMM)&lt;/font&gt;&lt;br /&gt;&lt;/font&gt;&lt;br /&gt;&lt;font size=&quot;2&quot;&gt;Hidden Markov model (HMM)은 모델링하는 시스템이 미지의 변수를 가진 Markov process 일 것이라고 가정하여,&amp;nbsp;&lt;br /&gt;관측된 변수로 부터 숨겨진 변수를 결정하려는 하나의 [[통계모델]]이다. &lt;br /&gt;Regular Markov model(RMM)은 상태를 관찰자가 직접 볼 수 있기 때문에 상태 전이 확률은 유일한 변수가 된다. 그&lt;br /&gt;러나 HMM은 출력이 더해진다. 그러나 각각의 상태는 가능한 출력 토큰에 대한 확률분포를 가지게 되고 HMM에 의해&amp;nbsp;&lt;br /&gt;생성된 토큰들의 순서를 봄으로써 순서를 직접 알수 있는것은 아니다.즉, 출력치만 관찰되고 상태의 흐름은 관측되지&amp;nbsp;&lt;br /&gt;못한 경우에 사용하므로 [[은닉 마코프 모델]]이라고 부르는 것이다. HMM의 응용분야는 [[광학문자인식]], [[자연어처리]],&amp;nbsp;&lt;br /&gt;[[생물정보학]]등에 이용된다.&lt;br /&gt;&lt;/font&gt;</div>

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