假設我手裏有三個不同的骰子。第一個骰子是我們平常見的骰子（稱這個骰子爲D6），6個面，每個面（1，2，3，4，5，6）出現的概率是1/6。第二個骰子是個四面體（稱這個骰子爲D4），每個面（1，2，3，4）出現的概率是1/4。第三個骰子有八個面（稱這個骰子爲D8），每個面（1，2，3，4，5，6，7，8）出現的概率是1/8。
假設我們開始擲骰子，我們先從三個骰子裏挑一個，挑到每一個骰子的概率都是1/3。然後我們擲骰子，得到一個數字，1，2，3，4，5，6，7，8中的一個。不停的重複上述過程，我們會得到一串數字，每個數字都是1，2，3，4，5，6，7，8中的一個。例如我們可能得到這麼一串數字（擲骰子10次）：1 6 3 5 2 7 3 5 2 4這串數字叫做可見狀態鏈。
但是在隱馬爾可夫模型中，我們不僅僅有這麼一串可見狀態鏈，還有一串隱含狀態鏈。在這個例子裏，這串隱含狀態鏈就是你用的骰子的序列。比如，隱含狀態鏈有可能是：D6 D8 D8 D6 D4 D8 D6 D6 D4 D8一般來說，HMM中說到的馬爾可夫鏈其實是指隱含狀態鏈，因爲隱含狀態（骰子）之間存在轉換概率（transition probability）。
在我們這個例子裏，D6的下一個狀態是D4，D6，D8的概率都是1/3。D4，D8的下一個狀態是D4，D6，D8的轉換概率也都一樣是1/3。這樣設定是爲了最開始容易說清楚，但是我們其實是可以隨意設定轉換概率的。比如，我們可以這樣定義，D6後面不能接D4，D6後面是D6的概率是0.9，是D8的概率是0.1。這樣就是一個新的HMM。
隱含狀態和可見狀態之間有一個概率叫做輸出概率（emission probability）。就我們的例子來說，六面骰（D6）產生1的輸出概率是1/6。產生2，3，4，5，6的概率也都是1/6。我們同樣可以對輸出概率進行其他定義。比如，我有一個被賭場動過手腳的六面骰子，擲出來是1的概率更大，是1/2，擲出來是2，3，4，5，6的概率是1/10。
知道骰子有幾種，每種骰子是什麼，每次擲的都是什麼骰子，根據擲骰子擲出的結果，求產生這個結果的概率。
Viterbi algorithm（概率最大值）
不管序列多長，要從序列長度爲1算起，算序列長度爲1時取到每個骰子的最大概率。然後，逐漸增加長度，每增加一次長度，重新算一遍在這個長度下最後一個位置取到每個骰子的最大概率。因爲上一個長度下的取到每個骰子的最大概率都算過了，重新計算的話其實不難。當我們算到最後一位時，就知道最後一位是哪個骰子的概率最大了。然後，我們要把對應這個最大概率的序列從後往前推出來。
前向算法（概率之和）