什么是隐马尔科夫模型（HMM）

隐马尔科夫模型（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。它基于一个隐藏的马尔可夫链生成不可观测的状态序列，并根据这些隐藏状态产生可观测的序列。HMM的核心思想是引入了隐状态序列，这些隐状态是不可直接观测的，但可以通过观测序列来推断。

HMM的主要特点包括：

1. 时序性：HMM是关于时序的概率模型，描述由一个隐藏的马尔可夫链生成不可预测的状态随机序列，再由各个状态生成观测随机序列的过程。
2. 马尔可夫性：任意时刻的隐藏状态只依赖于前一个隐藏状态，与其他时刻的状态无关。
3. 观测独立性：任意时刻的观测值只依赖于当前时刻的隐藏状态，与其他时刻的隐藏状态无关。

HMM的应用非常广泛，包括语音识别、自然语言处理、生物信息学、模式识别等领域。HMM可以用于标注问题，即通过观测序列来推断隐藏的状态序列。

HMM的难点在于从可观察的参数中确定该过程的隐含参数，然后利用这些参数进行进一步的分析，例如模式识别。HMM的三个基本问题包括概率计算问题、参数估计问题和解码问题。

隐马尔科夫模型是一种强大的工具，能够处理具有时序特性的数据，并通过观测序列来推断隐藏的状态序列。