隠れマルコフ モデルをかなり読んで、かなり基本的なバージョンを自分でコーディングすることができました。
しかし、私が学ぶ方法は主に 2 つあります。1 つはそれを読んでコードに実装することであり (これは完了しています)、2 つ目はさまざまな状況でどのように適用されるかを理解することです (そのため、私が取り組んでいる問題とどのように関連するかをよりよく理解できます)。これまでに行ったすべての例には、ある種の DNA 予測またはコイン投げが含まれていました。
他のマルコフの問題を解決するためのリソースがあるかどうか疑問に思っています（言語は関係ありませんが、答えもあれば、私が正しいか間違っているかを知ることができます）？
stanford ai classにはいくつかの良い例があります。それ以外の場合は、HMM のイントロをグーグル検索してください。このPDFには、このトピックに関するかなり良い例があり、オンラインで利用できる他のリソースがたくさんあります。コメントで述べたように、HMM は統計モデルの一種であるため、このような質問にはstats.stackexchangeの方が適している可能性があります。そこでより詳細な回答が得られる可能性があります。お役に立てれば！
概念的および理論的背景については、Pierre Bremaudの本Markov Chainsをお勧めします。データ分析のコンテキストでの実用的な例については、Inference in Hidden Markov Modelsという本をお勧めします。