'n Verborge Markovmodel (VMM) (Engels: Hidden Markov model (HMM)) is 'n statistiese model waar daar aangeneem word dat die stelsel wat gemodelleer word 'n Markovproses met onbekende parameters is, en die uitdaging is om die verborge parameters, uit waarneembare parameter gegrond op aannames te bepaal, gegrond op die aannames. Die modelparameters wat onttrek word kan gebruik word om verdere analise te doen in byvoorbeeld patroonherkenningtoepassings. In 'n gewone Markovmodel, is die toestand direk sigbaar aan die waarnemer en is die toestand oorgangswaarskynlikhede die enigste parameters. 'n Verborge Markovmodel voeg uitsette by: elke toestand het 'n waarskynlikheidverspreiding oor die moontlike uitset tekens. Daarom dui die opeenvolging van tekens wat deur 'n VMM gegenereer word nie direk die opeenvolging van toestand aan nie. Die voorafgaande diagram beklemtoon die toestandoorgange van 'n verborge Markovmodel. Die is ook nutig om die evolusie van die model oor tyd aan te dui, met die toestande op verskillende tye t1 en t2 verteenwoordig deur verskillende veranderlikes, x(t1) en x(t2).