HMM tree

隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是一种统计模型，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。然后利用这些参数对未来的过程做出预测。 隐马尔科夫模型由三部分组成：状态集合、观测集合和状态转移概率。其中，状态集合是指在某一时刻系统所处的状态；观测集合是指在某一时刻对系统状态进行观测所得到的结果；状态转移概率是指在某一时刻系统处于某个状态时，转移到另一个状态的概率。