马尔可夫模型 | Python隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）

隐马尔可夫模型（HMM）原理
HMM是一种统计模型，用于建模具有潜在状态的时间序列数据。在HMM中，我们有两个主要组成部分：

1、隐藏状态（Hidden States）：这是模型中不可见的部分，但它们在系统中起着关键作用。每个隐藏状态代表系统在某一时刻的内部状态，例如，在天气预测中，可能有“晴天”、“多云”和“雨天”等隐藏状态。

2、可见状态（Observations）：这是我们可以观察到的数据，与隐藏状态相关。在天气预测中，可见状态可能是观察到的温度、湿度等气象数据。

HMM的基本假设是，隐藏状态和可见状态之间存在一个马尔可夫过程，即未来的隐藏状态只与当前的隐藏状态有关。

HMM有三个经典问题：

1、评估问题（Evaluation）：给定模型和观察序列，计算该序列出现的概率。

2、解码问题（Decoding）：找出最有可能的隐藏状态序列，与观察序列相匹配。

3、学习问题（Learning）：从观察数据中学习HMM的参数，如状态转移概率和发射概率。

案例：天气预测
让我们考虑一个天气预测的案例。希望通过观察每天的温度来预测天气状态（晴天、多云、雨天）。

使用HMM来建立这个模型，并在Python中实现。

模型训练
首先，我们需要收集一段时间内的观测数据，包括每天的温度。

然后，使用这些数据来训练HMM模型。

import numpy as np
from hmmlearn import h