隐马尔可夫模型

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隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model；缩写：HMM）或称作隐性马尔可夫模型，是统计模型，它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。

其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。然后利用这些参数来作进一步的分析，例如：模式识别。在正常的马尔可夫模型中，状态对于观察者来说是直接可见的，这样状态的转换概率便是全部的参数。而在隐马尔可夫模型中，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；每一个状态在可能输出的符号上都有一概率分布，因此输出符号的序列能够透露出状态序列的一些信息。