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基本概念
马尔可夫过程:初始状态 X(0)=0 ,且 {X(t),t>=0} 是独立增量过程,即状态 X(tn) 的概率
分布仅与前一时刻的状态 X(tn-1) 的概率分布有关,则随机过程 {X(t),t∈T} 称为马尔可夫过程。
马尔可夫链:时间和状态都是离散的马尔可夫过程,称为马尔可夫链。它表述了一系列可能的
事件,在这个系列当中,每一个事件发生的概率仅依赖于前一个事件。
马尔可夫链( Markov Chain , MC )
HMM 是关于时序的概率模型,它的变量分为状态变量和观测变量两组,两个变量各自是一个时间序列,都和
一个时刻相对应。一般假定状态序列是隐藏的,不能被观测到的且是由一个马尔可夫链随机生成的。
隐马尔可夫模型( Hidden Markov
Model , HMM )
HMM—— 两个基本假设
HMM—— 三个基本问题
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specialyjmm
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