HAMA 블로그

순서 1. 통계 - 카운팅,min,max,평균,중앙값,산포도,분산,편차,공분산,상관관계 2. 가설과 추론 (베이지언 - 사후확률,우도) 3. 군집화 (K-Means)4. 연관 (Apriori)5. 함수형으로 데이터 다루기 6.경사하강법7. 회귀분석8. 은닉 마코프법 (HMM) 9. k-NN10. DTW HMM (은닉마코프법) 이번 글은 HMM에 대해서 대략 알고 있는 상태에서 , HMM 의 3가지 문제중 가장 고난이도인 학습문제에 대해 코드로 알아보고자 한다. HMM 자체에 대해서 알고 싶은 분은 , 오일석 저자의 "패턴인식" 을 추천한다. 이 책은 진짜 설명을 해주려고 애쓰는 모습이 느껴지는 책이고,그 책으로 어느정도 이해한 후에 그에 파생되는 연구(MHMM, FHMM, CFHSMM 등) 에 대한 논문..