马尔可夫模型是一种基于马尔可夫性假设的随机过程模型,用于描述系统在一系列状态间的转移行为。 马尔可夫模型的核心是马尔可夫性假设,即系统的未来状态仅依赖于当前状态,与过去的历史状态无关。用数学公式表示为:P(S_{t+1} mid S_t, S_{t-1}, dots, S_0) = P(S_{t+1} mid S_t) 。 马尔可夫模型具有...
马尔可夫链模型通常用来建模排队理论和统计学中的建模，还可作为信号模型用于熵编码技术，如算术编码（著名的LZMA数据压缩算法就使用了马尔可夫链与类似于算术编码的区间编码）。基本信息 定义 马尔可夫链是随机变量X1,X2,X3...的一个数列。这些变量的范围，即他们所有可能取值的集合，被称为“状态空间”，而Xn的...
总之，马尔科夫模型是一种强大的工具，可以帮助我们更好地理解和预测具有等时间隔的时间序列数据的变化趋势。尽管它在长期预测中的局限性，但在短期预测和特定应用场景中，马尔科夫模型仍然具有广泛的应用前景。
他的英文全称是Hidden Markov Model，也就是我们经常看到的HMM模型。隐马尔科夫模型是一种统计模型，他...
隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）作为一种统计分析模型，创立于20世纪70年代。80年代得到了传播和发展，成为信号处理的一个重要方向，现已成功地用于语音识别，行为识别，文字识别以及故障诊断等领域。基本理论 隐马尔可夫模型是马尔可夫链的一种，它的状态不能直接观察到，但能通过观测向量序列观察到，每个...
马尔科夫模型是用来预测具有等时间隔(如一年)的时刻点上各类人员的分布状况。 手机看题 你可能感兴趣的试题 名词解释 人力供给预测 答案:人力供给预测也称人员拥有量预测,是人力预测的又一个关键环节,只有进行人员拥有量预测并把它与人员需求量相对比之后,以便给人... 点击查看完整答案手机看题 名词解释 人力需求预...
隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是一种统计模型，广泛应用于语音识别、自然语言处理等领域。与马尔科夫链相似，HMM由两条“线”组成：观测随机序列（明线）和隐藏的状态随机序列（暗线）。通过一个隐藏的马尔科夫链生成状态序列，再由这些状态生成观测序列。这种模型的关键在于“隐”字，状态序列...
隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，HMM），和回归、分类那些处理相互独立的样本数据的模型不同，它用于处理时间序列数据，即样本之间有时间序列关系的数据。从这一点来说，它和卡尔曼滤波算法很像。事实上，HMM和卡尔曼滤波的算法本质是一模一样的，只不过HMM要假设...