隐马尔可夫模型 (HMM) 是一种概率模型，用于分析序列数据，其中底层系统具有隐藏（不可观察）状态，这些状态产生可观察的输出。 它们对于事件序列很重要的任务特别有效，并且必须间接推断系统的真实状态。 常见的应用包括语音识别、自然语言处理 (NLP)、生物信息学和时间序列预测。 HMM 通过对隐藏状态之间的转换以及从这些状态发生可观察事件的可能性进行建模来工作，使其适用于具有时间或序列依赖性的问题。
HMM 的一个关键用例是在语音识别中。 在这里，隐藏状态表示语音单位，如音素或单词，而观察是声音信号（例如，音频波形）。 通过在标记的语音数据上训练 HMM，该模型可以学习音素之间转换的概率以及与每个音素相关的特定声音的可能性。 同样，在 NLP 中，HMM 应用于词性标注等任务，其中隐藏状态对应于语法类别（名词、动词等），观察到的数据是句子中的单词。 该模型使用 Viterbi 算法等算法预测给定单词序列的最可能的标记序列，该算法有效地计算最佳状态路径。
另一个重要的应用是在生物信息学中，HMM 在 DNA 或蛋白质序列中识别模式。 例如，基因查找算法使用 HMM 通过将核苷酸序列建模为观察值，将生物状态建模为隐藏变量，来区分编码区域（外显子）和非编码区域（内含子）。 HMM 也用于金融领域，用于对股价变动或经济体制进行建模，其中隐藏状态代表市场状况（牛市、熊市），观察结果是价格变化。 开发人员可以使用 Python 的 hmmlearn 等库或自定义代码来实现 HMM，通常利用动态编程来实现高效推理。 虽然深度学习等较新的技术扩展了序列数据建模，但对于具有清晰的基于状态的结构的问题，HMM 仍然是一种轻量级、可解释的选择。