HMM

Markov chain （ref）

马尔可夫链是满足马尔可夫性质的随机过程。
马尔可夫链（英语：Markov chain），又称离散时间马尔可夫链（discrete-time Markov chain，缩写为DTMC[1]），因俄国数学家安德烈·马尔可夫（俄语：Андрей Андреевич Марков）得名，为状态空间中经过从一个状态到另一个状态的转换的随机过程。该过程要求具备“无记忆”的性质：下一状态的概率分布只能由当前状态决定，在时间序列中它前面的事件均与之无关。这种特定类型的“无记忆性”称作马尔可夫性质。马尔科夫链作为实际过程的统计模型具有许多应用。

HMM的状态变迁

每个 y(t)只和 x(t)有关，其中x(t)我们称为隐藏变量（hidden variable），是观察者无法得知的变量

使用HMM

复习详看

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