隐马尔科夫模型（HMMM）

隐马尔科夫模型是统计模型，它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔科夫过程。例如模式识别
马尔科夫假设：
随机过程中各个状态St的概率分布，只与它的前一个状态S(t-1)有关。

隐马尔科夫的三个基本问题：
1. 给定一个模型，计算某个特定的输出序列的概率
2. 给定一个模型和某个特定的输出序列，找到最可能产生这个输出的状态序列
3. 给定足够量的观测数据，估计隐马尔科夫模型的参数

隐马尔科夫模型五元组

HMM是一个五元组（O , Q , O0，A , B）:
　　O:{o1,o2,…,ot}是状态集合，也称为观测序列。
　　Q:{q1,q2,…,qv}是一组输出结果，也称为隐序列。
　　Aij = P(qj|qi)：转移概率分布
　　Bij = P(oj|qi)：发射概率分布
　　O0是初始状态，有些还有终止状态。
维特比算法

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