hmm visualization 隐马尔可夫模型计算的可视化

隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）是一种在统计建模中广泛使用的概率模型，尤其在自然语言处理、语音识别、生物信息学等领域有着重要应用。HMM主要由两个关键部分组成：状态序列和观测序列。状态是不可见的，只能通过一系列与之相关的观测值来间接推断。模型的两个基本假设是状态转移的马尔可夫性和观测产生的条件独立性。本项目 hmm-visualization 提供了一个可视化的工具，用于帮助理解HMM的计算过程。通过它，用户可以直观地展示模型的动态行为，包括状态的转移和观测的生成。在该可视化实现中，重点介绍了前向算法和维特比算法。前向算法是一种动态规划方法，用于计算给定观测序列下模型的总概率。维特比算法则用于寻找最可能的状态序列，特别适用于解码问题。项目使用了 JavaScript 作为编程语言，结合 Cytoscape.js 进行图形化展示，以及 math.js 进行矩阵运算。这些工具的结合，使得 HMM 复杂计算的展示变得直观且高效。