HMM

HMM，全称隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model），是一种统计模型，用于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。然后利用这些参数对未来的过程做出预测。 HMM已经在自然语言处理、语音识别、生物信息学等领域取得了广泛应用。它的主要优点是可以处理时序数据，并且可以对数据进行建模和预测。但是，HMM也存在一些缺点，比如需要大量的训练数据才能得到准确的模型，而且模型的训练过程比较耗时。