ผลต่างระหว่างรุ่นของ "แบบจำลองมาร์คอฟซ่อนเร้น"

'''แบบจำลองมาร์คอฟซ่อนเร้น''' ({{lang-en|Hidden Markov model (HMM)}}) เป็น[[แบบจำลองมาร์คอฟ]]ทางสถิติโดยมีสมมติฐานว่าระบบจำลองนั้นเกิด[[กระบวนการมาร์คอฟ]]กับสถานะที่ยังไม่ได้สังเกตการณ์(ซ่อนอยู่) แบบจำลองมาร์คอฟซ่อนเร้นอาจมองง่ายๆว่าเป็น[[เครือข่ายแบบเบย์]]พลวัต นักวิทยาศาสตร์ที่อยู่เบื้องหลังการพัฒนาแบบจำลองนี้คือ ลีโอนาร์ด ดี. เบาม์ นักคณิตศาสตร์ชาวอเมริกันและเพื่อนร่วมงาน<ref>{{cite journal|last=Baum|first=L. E.|author2=Petrie, T.|title=Statistical Inference for Probabilistic Functions of Finite State Markov Chains|journal=The Annals of Mathematical Statistics|year=1966|volume=37|issue=6|pages=1554–1563|url=http://projecteuclid.org/DPubS/Repository/1.0/Disseminate?handle=euclid.aoms/1177699147&view=body&content-type=pdf_1|accessdate=28 November 2011|doi=10.1214/aoms/1177699147}}</ref> แบบจำลองนี้มีความคล้ายคลึงกับปัญหาการกรองไม่เชิงเส้นที่เหมาะที่สุดของรูสลาน แอล. สตราโคโนวิช นักวิทยาศาสตร์ชาวรัสเซีย<ref name=Stratonovich1960>{{cite journal|author=Stratonovich, R.L.|year=1960|title=Conditional Markov Processes|journal=Theory of Probability and its Applications|volume=5|issue=2|pages=156–178|doi=10.1137/1105015}}</ref>