@Author：Runsen

隱形馬爾可夫模型，英文是 Hidden Markov Models，就是簡稱 HMM。

既是馬爾可夫模型，就一定存在馬爾可夫鏈，該馬爾可夫鏈服從馬爾可夫性質：即無記憶性。也就是說，這一時刻的狀態，受且只受前一時刻的影響，而不受更往前時刻的狀態的影響。

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馬爾可夫模型

馬爾可夫鏈（Markov-chain，model）描述了一個隨機過程，其中未來狀態的假設概率僅取決于當前過程狀態，而不取決于它之前的任何狀態。在這個例子中，我們將創建一個概率圖（給定由4個元素組成的狀態空間）來說明孩子們可能決定如何度過一天。

import numpy as np import pandas as pd import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt from pprint import pprint # 狀態空間的建立與初始狀態概率 states = ['sleeping', 'eating&

總結

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