隱式馬爾科夫模型

基本理論：算法 隱馬爾可夫模型（Hidden Markov models，HMM）是馬爾可夫鏈的一種，它的狀態不能直接觀察到，但能經過觀測向量序列觀察到，每一個觀測向量都是經過某些機率密度分佈表現爲各類狀態，每個觀測向量是由一個具備相應機率密度分佈的狀態序列產生。因此，隱馬爾可夫模型是一個雙重隨機過程，具備必定狀態數的隱馬爾可夫鏈和顯示隨機函數集。其中馬爾科夫鏈描述了狀態的轉移, 通常用轉移機率矩

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