原文链接：http:///?p=17592最近，我们使用隐马尔可夫模型开发了一种解决方案，并被要求解释这个方案。 HMM用于建模数据序列，无论是从连续概率分布还是从离散概率分布得出的。它们与状态空间和高斯混合模型相关，因为它们旨在估计引起观测的状态。状态是未知或“隐藏”的，并且HMM试图估计状态，类似于无监督聚类过程。 视频 R语言中的隐马尔可夫HMM模型实例 在现实世界在现实世界中，HMM通常用于 股票市场预测，无论市场处于牛市还是熊市 估计NLP中的词性 生物测序 序列分类
仅举几例。只要有观察序列，就可以使用HMM，这对于离散情况也适用。
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