學習隱馬爾科夫HMM，通俗易懂
HMM經典應用場景：中文分詞、詞性標註
========================馬爾和夫===================
首先，講馬爾科夫，經常聽到馬爾科夫鏈（MC）、馬爾科夫隨機過程，馬爾科夫鏈是下圖中的鏈條；馬爾科夫隨機過程是指鏈條中每個Z的取值是隨機的，不確定的。
馬爾科夫都具有“無後效性”的特性，只和前一個有關。
馬爾科夫模型如下圖：
上圖模型如何形式化表示呢？
step1：表示起始；
step2：表示怎麼轉移，從第一個怎麼到第二個，第二個怎麼到第三個，……
舉例，對於中文分詞來說，
對於step1表示起始用概率表示，z1有2種狀態可以選擇，p（是）=0.1，p（不是）=0.9
對於step2用狀態轉移矩陣表示，每個z都有2種狀態選擇，是/不是
上圖解釋：“是”轉化成“是”=0.3；“是”轉化成“不是”=0.7；“不是”轉化成“是”=0.7；“不是”轉化成“不是”=0.3
========================隱馬爾和夫（HMM）===================
隱馬爾科夫模型如下圖：
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