隐马尔可夫模型是什么

隐马尔可夫模型（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。在该过程中，状态不可被直接观测到，但可通过观测到的数据进行推断。常用于自然语言处理、语音识别、生物信息学等领域。

HMM模型由一个隐藏的马尔可夫链和一个可见的输出过程组成，其中，隐马尔可夫链的状态集合对应于所有可能的隐藏状态，可见输出的集合对应于所有可能的观测状态。HMM基于一组参数来描述隐藏状态和观测状态之间的转移及生成过程，这些参数包括状态转移矩阵、发射概率矩阵和初始状态分布。给定HMM模型和一组观测数据，可以使用Viterbi算法或Baum-Welch算法等方法来进行模型训练和推断。