隐马尔可夫模型

什么是隐马尔可夫模型？

• 隐马尔可夫模型（Markovmodel,HMM）是一种统计模型，它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其关键在于假设系统状态是不可观察的（即 “隐” 状态），但可以通过观测一些与状态相关的可见数据来推断状态。
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• 隐藏的马尔可夫链随机生成的状态的序列，称为状态序列；每个状态生成一个观测，而由此产生的观测的随机序列，称为观测序列。序列的每一个位置又可以看作是一个时刻

什么是维特比算法？

• 一种动态规划算法，用于求解隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）中最可能的状态序列。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，即系统的状态是不可观察的（隐状态），但可以通过观察一些与状态相关的可见数据来推断状态。
• 维特比算法常用于语音识别、自然语言处理、生物信息学等领域。它通过计算在给定观测序列的条件下，最有可能产生该序列的隐藏状态序列的概率，从而找到最优路径
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马尔可夫链条件概率形式？

• 马尔科夫链指当前状态的概率只与上一时刻有关，例如如满足马尔可夫关系​ A->B->C，那

$$\begin{gathered}P(A,B,C) =P(C|B,A)P(B,A)=P(C|B)P(B|A)P(A) \\P(B,C|A)=P(B|A)P(C|B) \end{gathered}$$