浙江大学HMM入门教程：精美PPT揭示马尔可夫模型与应用

隐马尔可夫模型（HMM）是一种在统计学和机器学习领域广泛应用的概率模型，主要用于序列数据建模，尤其在自然语言处理、语音识别、生物信息学等领域。该教材PPT是一个精美的入门教程，旨在介绍这一经典模型的基本概念、理论背景以及应用实例。 HMM起源于1870年的俄国有机化学家Vladimir V. Markov的工作，他提出的马尔可夫模型后来发展成为现代统计力学的基础之一。马尔可夫性质是HMM的核心特征，它意味着一个过程的未来状态只依赖于当前状态，而不考虑过去的事件。这可以用数学表达式X(t+1) = f(X(t))来表示，其中X代表状态，t是时间步。 在HMM中，状态通常被假设是离散的，形成马尔可夫链，用{Xn, n=0,1,2,...}表示在时间集T上的状态序列。状态空间I包括一系列可能的状态，如I={a1, a2, ..., ai, ...},其中ai属于实数集合R。转移概率Pij(m, m+n)定义了从状态ai到状态aj的概率，即在时刻m时处于状态a并在此之后n时间步后转移到状态b的概率。 教材详细介绍了HMM的三个基本算法，包括维特比算法（Viterbi algorithm）、前向后向算法（Forward-Backward algorithm）以及Baum-Welch算法（用于模型参数的训练）。这些算法在实际应用中对于模型的训练和预测至关重要。 通过这个PPT，学习者可以掌握HMM的理论基础、如何构建和训练模型，以及如何利用HMM解决实际问题。此外，教材还提供了丰富的实例，帮助读者理解和掌握模型的实际应用技巧。 主要参考文献部分列举了研究HMM及其相关领域的关键文献，以便进一步深入学习和探索。这是一份适合初学者和研究人员了解和掌握隐马尔可夫模型的宝贵资料。