機器學習筆記（十二）——馬爾科夫模型

    馬爾科夫模型是一種機率圖模型，它描述了一類重要的隨機過程(隨機過程又稱爲隨機函數，是隨時間而隨機變化的過程)。咱們經常須要考察一個隨機變量序列，這些隨機變量序列並非相互獨立的，每一個隨機變量的值都依賴於這個序列前邊的狀態。web     若是一個系統有 N 個有限狀態 S={s1,s2,…,sN} ，那麼隨着時間的推移，該系統將從一個狀態轉換到另外一個狀態。 Q=(q1,q2,…,qT)

>>阅读原文<<