hiddenmarkovmodel

隐藏马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是一种统计模型，用于描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。此模型由两部分组成：状态序列和观察序列。在隐藏马尔可夫模型中，系统的某些状态是不可见的，只能通过观察序列间接推测。每个状态对应一个观测值的概率分布，而系统从一个状态转移到另一个状态的概率也是已知的。这种模型广泛应用于自然语言处理、语音识别、生物信息学等领域，因为它能够有效地处理时序数据中的不确定性和噪声。