一、定义
是一种生成模型，是隐藏的马尔科夫链随机生成不可观测的状态序列，再由各个状态生成观测序列的过程
二、符号含义
其中：
Q是所有可能的状态集合
V是所有的可能的观测集合
N是可能的状态数，M是可能的观测数
其中：
I是长度为T的状态序列
O是对应的观测序列
三、隐马尔可夫模型三要素
隐马尔可夫模型由初始概率分布
、状态转移概率分布A、观测概率分布B确定
状态转移概率分布A
观测概率分布B
初始概率分布
四、公式
其中：
状态转移概率矩阵A : 在时刻t处于状态qi的条件下，在时刻t+1转移到状态qj的概率
观测概率矩阵B： 在时刻t处于状态qi的条件下，生成观测值vk的概率
初始状态概率向量
： 在初始时刻t=1时，状态为qi的概率
五、两个假设（状态假设、观测假设）
1、齐次马尔可夫性假设
t+1时刻的状态qj只与前一时刻t的状态qi有关，而与之前的状态和观测都无关
2、观测独立性假设
t时刻的观测vk只与当前时刻t的状态qi有关，而与其他的状态与观测无关
