HMM主要解决的三个问题。 假设隐藏状态序列和观测状态序列分别使用Z和X表示，则解决的3个问题可表示为: 1.解码问题：已知模型参数和X，估计最可能的Z；维特比算法 2.概率问题：已知模型参数和X，估计X出现的概率；向前-向后算法 3.学习问题：仅给出X和隐藏层个数，估计模型参数。 B-W算法，通常是经过一定数量的训练以后，得到模型，然后解决问题1和2。 小贴士: 使用隐马尔可夫如何实

不论是在cmd，还是anaconda prompt中，都出错！提醒Visual C++什么鬼的错误，根本不懂嘛！花费了很长时间，感谢https://www.zuozuovera.cn/archives/938/ 步骤： 1.在http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/下载hmmlearn轮子文件，可以从最新的开始下载，若本电脑与该版本不符合，在换一个就