一、介紹（introduction）
我們通常都習慣尋找乙個事物在一段時間裡的變化模式（規律）。這些模式發生在很多領域，比如計算機中的指令序列，句子中的詞語順序和口語單詞中的音素序列等等，事實上任何領域中的一系列事件都有可能產生有用的模式。
考慮乙個簡單的例子，有人試圖通過一片海藻推斷天氣——民間傳說告訴我們『濕透的』海藻意味著潮濕陰雨，而『乾燥的』海藻則意味著陽光燦爛。如果它處於乙個中間狀態（『有濕氣』），我們就無法確定天氣如何。然而，天氣的狀態並沒有受限於海藻的狀態，所以我們可以在觀察的基礎上**天氣是雨天或晴天的可能性。另乙個有用的線索是前一天的天氣狀態（或者，至少是它的可能狀態）——通過綜合昨天的天氣及相應觀察到的海藻狀態，我們有可能更好的**今天的天氣。
這是本教程中我們將考慮的乙個典型的系統型別。
首先，我們將介紹產生概率模式的系統，如晴天及雨天間的天氣波動。
然後，我們將會看到這樣乙個系統，我們希望**的狀態並不是觀察到的——其底層系統是隱藏的。在上面的例子中，觀察到的序列將是海藻而隱藏的系統將是實際的天氣。
最後，我們會利用已經建立的模型解決一些實際的問題。對於上述例子，我們想知道：
1. 給出乙個星期每天的海藻觀察狀態，之後的天氣將會是什麼?
2. 給定乙個海藻的觀察狀態序列，**一下此時是冬季還是夏季？直觀地，如果一段時間內海藻都是乾燥的，那麼這段時間很可能是夏季，反之，如果一段時間內海藻都是潮濕的，那麼這段時間可能是冬季。
未完待續：生成模式
本文翻譯自：
部分翻譯參考：隱馬爾科夫模型hmm自學
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