HMM：隐马尔可夫模型

Hidden Markov Model HMM

经典的机器学习模型

观测方程

我们想要的状态，不可观测，通过观测推出

x k = f ( x k − 1 ) + w k − 1 x_k=f(x_{k-1})+w_{k-1} xk​=f(xk−1​)+wk−1​

z k = h ( x k ) + v k z_k=h(x_k)+v_k zk​=h(xk​)+vk​

一阶马尔科夫性， x k x_k xk​只与 x k − 1 x_{k-1} xk−1​有关

观测独立， z k z_k zk​只与 x k x_k xk​有关

隐马尔科夫模型用于标注问题！