什么是隱馬爾可夫模型（HMM）

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隱馬爾可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是統計模型，它用來描述一個含有隱含未知參數的馬爾可夫過程。其難點是從可觀察的參數中確定該過程的隱含參數。然后利用這些參數來作進一步的分析，例如模式識別。

是在被建模的系統被認為是一個馬爾可夫過程與未觀測到的（隱藏的）的狀態的統計馬爾可夫模型。

hmmlearn實現隱馬爾可夫模型（HMM）。HMM是一種生成概率模型，其中有一系列可觀察的概率 X 變量由一系列內部隱藏狀態生成 Z。隱藏狀態不會直接觀察到。假設隱藏狀態之間的轉換具有（一階）馬爾可夫鏈的形式。它們可以由起始概率向量指定π 和轉移概率矩陣 A。可觀測量的發射概率可以是具有參數的任何分布θ以當前的隱藏狀態為條件。HMM完全由…決定 π， A 和 θ。

hmm.GaussianHMM具有高斯發射的隱馬爾可夫模型。

hmm.GMMHMM	具有高斯混合發射的隱馬爾可夫模型。
hmm.MultinomialHMM	具有多項（離散）發射的隱馬爾可夫模型

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總結

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