【HMM基本概念】 隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是一种统计模型，用于描述一个含有未知参数（隐状态）的马尔可夫过程。在HMM中，我们不能直接观察到状态，但可以观察到每个状态产生的一些相关数据（观测值）。HMM的目标是，给定观测序列，估计出最可能的状态序列。HMM的基本假设有两个（见例子的图）：1.齐次马尔可夫性假设：即任意时刻的状态只与前一时刻的状态有关，与其他时刻状态及观测无关。2.观测独立性假设：即任意时刻的观测只与该时刻的状态有关，与其他观测和状态无关。 【举一个例子】 举一个日常生活中的例子，我们希望根据当前天气的情况来预测未来天气...