隐含马尔科夫模型

隐含马尔科夫模型是上述马尔科夫链的一个扩展：任一时刻t的状态$S_t$St​是不可见的。所以观察者没法通过观察到一个状态序列$S_1,S_2,S_3,...S_T$S1​,S2​,S3​,...ST​来推测转移概率等参数。但是，隐含马尔科夫模型在每个时刻t会输出一个符号$O_t$Ot​，而且$O_t$Ot​跟$S_t$St​相关且仅跟$S_t$St​相关。这个被称为独立输出假设。隐含马尔科夫模型的结构如下：其中隐含的状态$S_1,S_2,S_3,...$S1​,S2​,S3​,...是一个典型的马尔科夫链。鲍姆把这种模型称为"隐含"马尔科夫模型