隐马尔可夫 机器学习

隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是一种常用的统计模型，它被广泛应用于机器学习和自然语言处理领域。该模型假设存在一个不可观测的隐含状态序列，而观测到的是状态序列对应的一系列可观测的输出。HMM 模型可以用于分类、识别和生成数据等任务。

HMM 模型由三部分组成：状态集合、转移概率矩阵和观测概率矩阵。状态集合包括所有可能出现的状态；转移概率矩阵描述了从一个状态转移到另一个状态的概率；观测概率矩阵描述了在每个状态下观测到特定输出的概率。

HMM 模型通常使用 Baum-Welch 算法或 Viterbi 算法进行训练和推断。Baum-Welch 算法是一种无监督学习算法，可以从观察到的数据中估计模型的参数；Viterbi 算法则是一种有监督学习算法，可以根据模型的参数计算最有可能的隐含状态序列。