使用隐马尔可夫模型预测股市（Python完整源码和数据） 隐马尔可夫模型是一种非常有趣的随机过程，在机器学习领域未得到充分利用。 它们对于分析时间序列特别有用。 这与它们将现实世界过程发出的可观察输出转换为可预测和高效模型的能力相结合，使它们成为用于股票市场分析的可行候选者。 股票市场有几个有趣的特性，使建模变得非常重要，即波动性、时间依赖性和其他类似的复杂依赖性。 HMM 适合处理这些复杂情况，因为它们生成模型所需的唯一信息是一组观察结果（在本例中为历史股市数据）。

隐马尔可夫模型 (HMM) 是一种信号预测模型，已被用于预测经济状况和股票价格。 该项目旨在实现将机器学习算法应用于股票市场的目标。 长短期记忆模型（LSTM）保证了在新的时间状态下，随着隐藏层不断叠加输入序列，之前的信息可以继续向后传播而不会消失。我们的主要目的是通过预测一只股票的涨跌 使用 HMM-LSTM。 Experiment with 4 different models: GMM-HMM XGB-HMM GMM-HMM-LSTM XGB-HMM-LSTM Compared with the results: train_set

机器学习模型的python与类库实现 本repo以李航博士的《统计学习方法》为路线，逐章讲解并实现其中所有的算法；从而，再加上常用的机器学习模型，例如GBDT，XGBoost，Light GBM，FM，FFM等，力争将传统的机器学习方法能够融汇互换 :party_popper: 。 统计学习方法｜感知机模型 模型理论讲解： 模型代码实现： ， 统计学习方法｜ K近邻 模型理论讲解： 模型代码实现： ， 统计学习方法｜朴素贝叶斯 模型理论讲解： 模型代码实现： ， 统计学习方法｜决策树 模型理论讲解： 模型代码实现： ， 统计学习方法｜ logistic回归 模型理论讲解： 模型代码实现： ， 机器学习｜ softmax 模型理论 模型代码实现： 统计学习方法｜最大熵模型 模型理论讲解： 模型代码实现： 统计学习方法｜支持向量机 模型理论讲解： 模型代码实现： ， 统计学习方法｜

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一个比较好的用于自学和研究HMM性质的文档

使用隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，HMM） 进行分词，并与基于词典的正向最大匹配算法和工业界使用的jieba分词进行对比。 采用最大似然估计的方法从带标记样本学习模型参数，并通过维特比算法进行解码。

用Java实现了HMM中的前/后向算法、Viterbi算法。测试的内容参照了《统计学习方法》例10.2和例10.3

机器学习&数据挖掘笔记_25(PGM练习九：HMM用于分类)

包含HMM模型的ppt讲解文件和c语言代码

隐马尔可夫模型报告及源码.rar