機器學習筆記整理[第1天]

（1） 馬爾科夫鏈定義：每個狀態的轉移概率依賴於之前的n個狀態，這個過程被稱爲1個n階的模型。n是影響狀態轉移的數目，每個狀態的轉移只依賴於之前的那一個狀態，那就是馬爾科夫過程的1階過程。 如下： 分爲三個部分：1.狀態；2.初始向量 3.狀態轉移矩陣 隱馬爾科夫過程：可觀測到的狀態序列和隱藏的狀態序列時概率相關的，這種過程建模爲一個隱藏的馬爾科夫過程和一個與這個隱藏的馬爾科夫過程是概率相關但是可

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