基因预测原理介绍基础概念：随机过程：一族无穷多个、相互有关联的随机变量。记为：&(t),tGT由于参数t经常代表时间，故称为随机过程。T常为自然数，整数或区间。当参数取值为整数时，也称为随机序列。马尔可夫过程：取值为整数的随机过程，若t=i时刻的取值只与时刻i-1取值有关，则称为马尔可夫过程，亦称为一阶马尔可夫链。(丁f兀,T,fc隐马尔可夫模型：存在一个隐序列H,它是不可观测的，且由以下参数生成：a邓I门其中na为初始状态出现概率；Ta0为转移概率，即ta0=P(hi=pIhi-1=a)；a,p属于O；O为字符集，即隐序列由哪些字符组成。观测的结果称为明序列O,它由隐序列按照生成概率eaa生成。其中eaa=P(aIa)；fa为明序列字符集。隐马氏模型的三种典型问题：可能性问题：给定模型参数，当观察到一个明序列时，这一明序列确实由给定模型生成的概率有多大？解码问题：给定模型参数，当观察到一个明序列时，这一明序列所对应的最可能的隐序列是什么？学习问题：观察到足够多明序列时，如何估计转移概率和生成概率(有的地方叫发射概率)？
