Dold Markovmodell
Från Rilpedia
Texten från svenska Wikipedia
x – tillstånd
y – möjliga emitterade symboler
a – sannolikheter för övergången mellan tillstånd
b – sannolikheter för emittering av symbol
En dold Markovmodell, eller HMM (engelska: Hidden Markov Model) är en statistisk modell som används för att modellera processer i bland annat taligenkänning, tidsseriedata och mönster i molekylära sekvenser som till exempel DNA och proteiner. I en typisk dold Markovmodell tänker man sig att ett system kan beskrivas som en mängd tillstånd vilka man rör sig mellan enligt en Markovkedja eller Markovprocess. I varje tillstånd emitteras då en symbol som representerar observerbar data. Man kan alltså inte direkt avgöra i vilket tillstånd modeller befinner sig utan måste försöka avgöra detta genom att studera det som har emitterats, därav benämningen dold Markovmodell.
