隐马可夫模型：探索看不到的世界的数学工具

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而隐马可夫模型，顾名思义的，就是有什么东西“隐藏”起来了。我们沿用之前天气的例子，假设我因为脚受伤，必须住在一个房间里，看不到外面的天气（这听起来不太合理，但是大家理解意思就好），但是我可以看到我隔壁房间的室友每天从事的运动：跑步、健身操或是游泳三者之一。

如果把室友每天从事的运动项目记录下来，就是他“运动”这个事件的马可夫链，这是我可以观察的到的现象。然后，我又依照过去的经验，知悉在每种天气状况下，他从事各项运动的机率，那么我是不是可以透过我的观察和知识，去推测每天的天气？

在这个例子里，有两个事件的序列：一个是我观察得到的，室友每天所从事的运动项目；另一个是我看不到的，也就是对我来说是隐藏的，外面每天的天气。由于我知悉这两个马可夫链之间的关系，所以我便可以由其中一个马可夫链的状态，去预测另一个马可夫链的状态。而隐马可夫模型，便是描述这样的两个序列的关系的统计模型。

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