以下是一些教程（以 PDF 格式提供）：

1. Dugad 和 Desai，关于隐马尔可夫模型的教程
2. Valeria De Fonzo1、Filippo Auffi-Pentini2 和 Valerio Parisi (2007)。生物信息学中的隐马尔可夫模型。当前的生物信息学，2，49-61。
3. Smith, K.生物信息学中的隐马尔可夫模型与人类 DNA 基因发现的应用

还可以查看Bioconductor教程。

我假设您想要免费资源；否则，来自 Polanski 和 Kimmel (Springer, 2007) 的Bioinformatics提供了一个很好的概述 (§2.8-2.9) 和应用程序 (Part II)。

Oliver Cappe 等人也有一本非常好的书。al：隐马尔可夫模型中的推理。但是，它是相当理论化的，并且对应用程序非常轻。

还有另一本书在 R 中有示例，但我无法忍受 - Hidden Markov Models for Time Series。

Ps 语音识别社区也有大量关于这个主题的文献。

令人惊讶的是，没有一个答案提到关于 HMM的Rabiner 教程论文。

虽然实际实现（论文的后半部分）侧重于语音识别，但由于其清晰且呈现良好的性质，这篇论文可能是 HMM 文献中最常被引用的一篇。

它从引入马尔可夫链开始，然后转向 HMM。

对于生物信息学应用，关于 HMM 的经典文本是 Durbin、Eddy、Krough 和 Michison，“ Biological Sequence Analsysis - Probabilistic Models of Proteins and Nucleic Acids”，Cambridge University Press，1998，ISBN 0-521-62971-3。它是技术性的，但非常清晰，我发现它非常有用。

对于 MCMC，有一本 Robert 和 Casella 最近的（a 版）书，“ Introducing Monte Carlo Methods with R”，Springer，看起来不错，但我还没有机会阅读它（以 R 为例，这是一个很好的学习方法，但我需要先学习 R ;o)