2025年2月2日 · Hidden Markov Models (HMM) are statistical models used to predict hidden factors influencing observable data in sequences, employing transition and emission probabilities to relate hidden states to observations, and are widely applicable in fields like speech recognition and natural language processing.

A hidden Markov model (HMM) is a Markov model in which the observations are dependent on a latent (or hidden) Markov process (referred to as ). An HMM requires that there be an observable process Y {\displaystyle Y} whose outcomes depend on the outcomes of X …

2020年4月10日 · 隐马尔可夫模型（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。在HMM中，状态并不是直接可见的，但受状态影响的某些变量则是可见的。

2019年5月9日 · 在許多機器學習的章節中，常常遇見 HMM ，往往看到它的數學式子後，就當沒看到似的跳過去了，其實它的基礎理論並不難，尤其是 Markov Chain 在高中 ...

2024年11月18日 · This blog demystifies the Hidden Markov Model (HMM). Through step-by-step explanations, it breaks down key concepts such as the Markov assumption, state transitions, and inference techniques like filtering and prediction.

2024年4月10日 · HMMs能够有效地捕捉序列数据内部的动态结构和潜在规律，为 语音识别 、自然语言处理、生物信息学、金融时间序列预测等多种问题提供了有力的解决方案。 2. 贝叶斯网络与HMM定理. HMMs基于 贝叶斯网络 理论，通过引入隐藏状态的概念，巧妙地构建了一个双重随机过程。 在这个过程中，观察序列（可见状态）由隐藏状态序列通过一定的概率分布生成，而隐藏状态序列自身遵循马尔可夫性质，即当前状态仅依赖于前一状态，与历史状态无关。 这一特性使 …

A Hidden Markov Model (HMM) is a statistical model that represents a system containing hidden states where the system evolves over time. It is "hidden" because the state of the system is not directly visible to the observer; instead, the observer …

2020年9月8日 · 隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）是一种统计模型，用于描述含有隐含未知状态链的马尔可夫过程。在HMM中，模型试图从一系列可观察的状态中推断出隐含状态链的过程。HMM的经典应用场景包括语音识别、自然...

Hidden Markov Models（隐藏式马可夫模型，简称HMMs）是一种统计模型，用于对序列数据进行建模和预测。 HMM主要基于马可夫链理论，是由一组隐藏的状态和一组观察值（或称可见状态）组成的，其中状态的转换是基于Markov过程，而观察值则是有机会随机地生成的，进而影响状态的转换。 例如，假设我们想对某人每天的行走路径进行预测。 我们可以将这个问题看作HMM模型，其中状态可以是某人的位置，观察值则是某人走过的路径。 我们可以使用一个初始机率向 …

2018年5月30日 · 隠れマルコフモデル(Hidden Markov Model;HMM)の概要 “隠れマルコフモデル（かくれマルコフモデル、英語: Hidden Markov Model）は確率モデルのひとつであり、観測されない（隠れた）状態をもつマルコフ過程である。