目录:
定义-隐马尔可夫模型（HMM）是什么意思？
隐马尔可夫模型（HMM）是一种统计模型，是马尔可夫链上的一种变体。 在隐马尔可夫模型中，与观察者可见所有状态的标准马尔可夫链相反，存在“隐藏”或未观察到的状态。 隐藏的马尔可夫模型用于机器学习和数据挖掘任务，包括语音，手写和手势识别。
技术百科解释了隐马尔可夫模型（HMM）
隐马尔可夫模型是数学家LE Baum及其同事在1960年代开发的。 像流行的马尔可夫链一样，隐马尔可夫模型尝试使用基于当前和过去状态的概率来预测变量的未来状态。 马尔可夫链与隐马尔可夫模型之间的主要区别在于，即使输出是观察者，后者中的状态也不是观察者直接可见的。
隐藏的马尔可夫模型用于机器学习和数据挖掘任务。 其中一些包括语音识别，手写识别，词性标记和生物信息学。
