本文深入探讨隐马尔科夫模型（HMM），解释其用于序列建模和模式识别的统计原理。内容包括HMM的状态序列和观测序列概念，以及如何利用马尔科夫性质进行序列推断。
隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是一种常用于序列建模和模式识别的统计模型。它的核心思想是通过观测数据来推断隐藏在背后的状态序列，从而揭示数据背后的潜在规律。本文将详细解析隐马尔科夫模型的原理，并提供相应的源代码实现。
一、隐马尔科夫模型的基本原理
隐马尔科夫模型由两个基本部分组成：状态序列和观测序列。状态序列是隐藏的，表示系统内部的状态变化；观测序列是可见的，表示我们能够观测到的数据。模型的目标是通过观测序列推断出最有可能的状态序列。
隐马尔科夫模型的基本假设是马尔科夫性质，即
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