HMM的定義與特徵是什麼？

隱馬可夫模型(HMM)是一種統計模型，用於預測一系列隱藏狀態的機率，基於給定的觀察狀態。 HMM在資料科學和機器學習任務中廣泛應用，如語音辨識、影像分割和股市預測。

隱馬爾科夫模型的應用場景

在語音辨識中，HMM被用來對語音訊號的聲學特徵進行建模，以便辨識單字和片語。在影像分割中，HMM則用於辨識影像中的對象，透過分析形狀、顏色和紋理等特徵。而在股票市場預測中，HMM被應用於對可能影響股票價格的潛在經濟條件進行建模。

隱馬可夫模型也用來模擬生物序列例如蛋白質和DNA序列。

隱馬可夫模型如何運作？

HMM是基於一組無法直接觀察但可透過觀察到的狀態間接推斷出來的隱藏狀態。這些隱藏狀態可以被視為觀察到的狀態的根本原因。舉例來說，在語音辨識任務中，隱藏狀態可能是構成單字的音素，而觀察到的狀態可能是語音訊號的聲學特徵。

HMM用於對時間序列資料建模，其中隱藏狀態對應於生成資料的底層過程，而觀察到的狀態對應觀察到的資料。例如，在股票市場預測任務中，隱藏狀態可能對應於導致股票價格波動的潛在經濟條件，而觀察到的狀態可能對應於股票價格本身。

隱馬可夫模型的限制

HMM受到隱藏狀態是馬可夫的假設的限制，這意味著只能從觀察到的狀態間接推斷出來，也就是說HMM不能用於對非馬可夫過程建模。此外，與人工神經網路等其他方法相比，HMM的訓練和使用運算成本很高。

隱馬可夫模型的好處

HMM可用於對使用其他方法難以建模的複雜過程進行建模。

與其他方法如人工神經網路等方法相比，HMM的訓練和使用相對簡單。

HMM已被證明對許多任務有效。

正是因為這些原因，HMM對於資料科學和機器學習任務很有吸引力。

隱馬可夫模型由兩個隨機過程組成，即隱藏狀態的不可見過程和可觀察符號的可見過程。隱藏狀態形成馬可夫鏈，觀察到的符號的機率分佈取決於底層狀態。因此，HMM也稱為雙重嵌入隨機過程。

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