Modèle de Markov Caché

Modèle probabiliste de génération dans lequel une chaîne de Markov discrète d'états non observés (cachés) produit, à chaque pas de temps, des observations par l'intermédiaire de lois d'émission dépendant de l'état ; le modèle est défini par une distribution initiale d'états, une matrice de transition entre états et des modèles d'émission conditionnés par l'état.

Modèle stochastique où une chaîne de Markov latente en temps discret {S_t} évolue selon des probabilités de transition données et où chaque état caché génère des observations selon une loi de probabilité dépendant de l'état ; l'inférence et l'estimation visent la distribution postérieure sur les états cachés à partir des observations et/ou l'ajustement des paramètres de transition et d'émissi

Un modèle statistique de séquences dans lequel un processus d'états non observés évolue selon la propriété de Markov et chaque observation est générée conditionnellement à l'état caché courant ; spécifié par des probabilités initiales d'état, une matrice de transition d'états et des distributions d'émission, utilisé pour l'inférence d'états, la segmentation et l'estimation des paramètres par