算法學習之Markov Model(馬爾可夫模型)
Markov Model(馬爾可夫模型) 在概率論中，馬爾可夫模型是一種用於對隨機變化的系統建模的隨機模型。 一種假定猜想：假設未來的狀態只依賴於當前狀態，而不依賴於之前發生的事件(也就是說，它假設了Markov屬性)。 通常，這個假設支持使用模型進行推理和計算，否則這將是棘手的。因此，在預測模型和概率預測領域， 一個給定的模型最好能表現出馬爾可夫性質。 在不同的情況下，有四種常見的馬爾可夫模型，
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