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资源说明：一文读懂NLP之HMM模型代码python实现与演示1. 前言2 概率计算问题2.1 前向算法2.2 后向算法3 模型训练问题3.1 监督学习–最大似然估计2.2 Baum·welch算法4 序列预测问题4.1 维特比算法
1. 前言
在上一篇《一文读懂NLP之隐马尔科夫模型（HMM）详解加python实现》中已经详细介绍了HMM模型的算法原理，这一篇主要是从零实现HMM模型。
定义HMM模型：
class HMM(object):
def __init__(self, n, m, a=None, b=None, pi=None):
# 可能的隐藏状态数
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