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最近，我們使用隱馬爾可夫模型開發(fā)了一種解決方案，并被要求解釋這個方案。

HMM用于建模數(shù)據(jù)序列，無論是從連續(xù)概率分布還是從離散概率分布得出的。它們與狀態(tài)空間和高斯混合模型相關，因為它們旨在估計引起觀測的狀態(tài)。狀態(tài)是未知或“隱藏”的，并且HMM試圖估計狀態(tài)，類似于無監(jiān)督聚類過程。

視頻

R語言中的隱馬爾可夫HMM模型實例

在現(xiàn)實世界

在現(xiàn)實世界中，HMM通常用于

• 股票市場預測，無論市場處于牛市還是熊市 

• 估計NLP中的詞性

• 生物測序

• 序列分類

僅舉幾例。只要有觀察序列，就可以使用HMM，這對于離散情況也適用。