隱馬可夫模型

隱馬可夫模型（英文：Hidden Markov Model, HMM）係一種統計模型，攞來建模畀個系統係可以假設有潛在變數符合馬可夫過程嘅，個變數影響住個外顯變數、影響程度亦都需要通過觀察個外顯變數來估返。隱馬可夫模型相當於馬可夫鏈佮潛在變數模型嘅結合，其中啲馬可夫狀態值係啲潛在變數值，而觀察值係啲受狀態值影響嘅外顯變數值。

直白來講，隱馬可夫模型嘅提出係鑑於實際上好難搵到一串聯觀察到嘅值係直接服從到馬可夫鏈噉㤿尖條件嘅，即其中每隻觀察值會按順序衹受佢前續一隻觀察值嘅影響噉。所以，先至假設啲觀察到嘅零散值係另外受某個鬼鼠變數嘅一串狀態值影響、啲反而嚴格遵守返種㤿尖條件嘅、嚟建模。