啥是隐马尔科夫模型
HMM是个两层结构的模型，包含不可观测的底层与可观测到的上层：底层是：随时间变化的马尔可夫过程，即状态的变化过程；上层是：与隐藏层（底层）某种程序相关的可观测的状态集合；举个简单的例子：天气变化可以看成是个马尔可夫过程，有时我们不能直接观测到这个过程，比如宅在家里不出门可能就不知道今天的天气了，但这时我们可以通过观察水藻（随天气变化呈现不同形态：干燥，湿润等等）的形态来估计天气。
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隐马就是在http://zh.wikipedia.org/wiki/%E9%9A%90%E9%A9%AC%E5%B0%94%E5%8F%AF%E5%A4%AB%E6%A8%A1%E5%9E%8B里面说的很清楚了。wiki上面的一个例子说的很明白：假设你有一个住得很远的朋友,他每天跟你打电话告诉你他那天做了什么.你的朋友仅仅对三种活动感兴趣:公园散步,购物以及清理房间.他选择做什么事情只凭天气.你对于他所住的地方的天气情况并不了解,但是你知道总的趋势.在他告诉你每天所做的事情基础上,你想要猜测他所在地的天气情况.你认为天气的运行就像一个马尔可夫链.其有两个状态 "雨"和"晴",但是你无法直接观察它们,也就是说,它们对于你是隐藏的.每天,你的朋友有一定的概率进行下列活动:"散步", "购物", 或 "清理". 因为你朋友告诉你他的活动,所以这些活动就是你的观察数据.这整个系统就是一个隐马尔可夫模型HMM.同样在计算机中语音识别和翻译之类用的很多，就是说通过你说的话或者提供的句子，这些是可以观察的，通过隐马模型推断出你说的话或者写的句子的实际意义，这个就是隐藏的内容。通过已知推断出未知。
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概率dp
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【啥是隐马尔科夫模型】 现在电子眼监控违章识别车牌的算法就是隐马。
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