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算法學習之Markov Model(馬爾可夫模型)
時間 2021-01-12
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馬爾可夫
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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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