1、隐马尔可夫的一个模型、二个假设、三个问题分别是什么?

隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是一种用于观测序列建模的统计模型。它的两个基本假设是：1）当前状态只与前一个状态有关；2）状态对观测有概率分布。HMM有三个基本问题：1）给定模型和观测序列，如何计算该观测序列的概率；2）给定模型和观测序列，如何推断最有可能的状态序列；3）给定观测序列，如何学习模型参数。

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隐马尔可夫的一个模型、二个假设、三个问题分别是什么？

隐马尔可夫模型是一种用于建模序列数据的概率图模型，它包含两个随机过程：一个隐含的马尔可夫链和一个可观测的输出过程。隐马尔可夫模型的两个基本假设是：

1. 齐次马尔可夫性假设：即隐含的马尔可夫链的转移概率只与当前状态有关，而与之前的状态无关。
2. 观测独立性假设：即任意时刻的观测只与该时刻的隐含状态有关，而与之前和之后的状态无关。

隐马尔可夫模型的三个基本问题是：

1. 概率计算问题：给定隐马尔可夫模型和观测序列，计算该观测序列的概率。
2. 学习问题：给定观测序列和模型结构，估计模型参数，使得该模型能够最大化观测序列的概率。
3. 预测问题：给定隐马尔可夫模型和部分观测序列，预测下一个状态或观测值。

隐马尔可夫的一个模型、二个假设、三个问题分别是什么?

隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是一种用于描述时序数据的统计模型，它基于两个基本假设：

1. 齐次马尔可夫性假设：假设一个系统在任意时刻的状态只依赖于它在前一时刻的状态，而与其更早之前的状态无关。

2. 观测独立性假设：假设系统在任意时刻的输出（观测值）只依赖于该时刻的状态，而与其他时刻的状态和观测值无关。

隐马尔可夫模型的三个问题分别是：

1. 概率计算问题：给定模型参数和观测序列，计算该观测序列出现的概率。

2. 学习问题：给定观测序列，估计模型参数。

3. 预测问题：给定观测序列和模型参数，预测该序列对应的状态序列。