隱馬爾可夫模型
動態模型：
離散：HMM
連續：
線性：kalman Filter
非線性：Particle Filter
HMM的兩個假設：
①齊次馬爾可夫假設
當前的隱變量只與前一個隱變量有關
②觀測獨立假設
觀察變量只與它的隱變量有關
三個問題：
1.evaluation
2.learning
3.decoding
evaluation：
已知(初始概率分布Π，轉移矩陣A，發射矩陣B) => 入
求P(O|入）
前向算法：
隱馬爾可夫模型
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