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从马尔可夫模型到隐马尔可夫模型
马尔可夫过程：满足马尔科夫性的随机过程。以后再解释 马尔可夫性： 马尔可夫链：马尔可夫模型和上述的关系。具体讲一下 隐马尔可夫模型。和普通的马尔可夫不一样，马尔可夫模型是可以确定状态序列的。
隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是统计模型，它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。然后利用这些参数来作进一步的分析，例如模式识别。
隐马尔科夫模型 ： 给定一段DNA序列片段，识别细胞色素C的核心功能区域部分。
隐马尔可夫模型是关于时序的概率模型，描述由一个隐藏的马尔科夫链随机生成不可观测的状态随机序列，再由各个状态生成一个观测从而产生观测随机序列的过程。
一种HMM可以呈现为最简单的动态贝叶斯网络。隐马尔可夫模型背后的数学是由LEBaum和他的同事开发的。它与早期由RuslanL.Stratonovich提出的最优非线性滤波问题息息相关，他是第一个提出前后过程这个概念的。
（1）估值问题（观测序列出现的概率）。给定隐马尔可夫模型的参数A和B，计算一个观测序列x出现的概率值p（x）。前向后向算法 （2）解码问题（观测序列最大化的隐含序列）。
什么是随机过程
从信号分析的角度来说，随机信号和噪声都是随机过程。随机过程是一笼统的概念，平常指的是随机过程的任一实现。
通俗地说，随机过程是所有可能实现的所构成的总体。
一般来说，把一组随机变量定义为随机过程。在研究随机过程时人们透过表面的偶然性描述出必然的内在规律并以概率的形式来描述这些规律，从偶然中悟出必然正是这一学科的魅力所在。
随机过程是一连串随机事件动态关系的定量描述。随机过程论与其他数学、物理分支如位势论、微分方程、复变函数论、力学等有密切的联系，是在自然科学、工程科学及社会科学各领域研究随机现象的重要工具。
什么是随机过程?
1、从信号分析的角度来说，随机信号和噪声都是随机过程。随机过程是一笼统的概念，平常指的是随机过程的任一实现。
2、简单点说，随机过程就是一串随机变量的序列，在这个序列当中，每一个数据都可以被看作是一个随机变量，因此我们在随机过程的概率模型9处理过程中，重点关注的就是时间和数据这两方面内容。
3、通俗地说，随机过程是所有可能实现的所构成的总体。
4、一般来说，把一组随机变量定义为随机过程。在研究随机过程时人们透过表面的偶然性描述出必然的内在规律并以概率的形式来描述这些规律，从偶然中悟出必然正是这一学科的魅力所在。
马尔科夫链和随机是啥关系!什么意思阿?
1、马尔科夫链的数学背景 马尔可夫链，因安德烈马尔可夫(A.A.Markov，1856-1922)得名，是数学中具有马尔可夫性质的离散时间随机过程。
2、马尔可夫链指的是已知现在的条件下，过去的信息与未来是独立的，这个独立是条件独立性。
3、马尔可夫链是满足下面两个假设的一种随机过程：t+l时刻系统状态的概率分布只与t时刻的状态有关，与t时刻以前的状态无关；从t时刻到t+l时刻的状态转移与t的值无关。
4、马尔可夫链是概率论和数理统计中具有马尔可夫性质且存在于离散的指数集和状态空间内的随机过程 马尔可夫链可通过转移矩阵和转移图定义，除马尔可夫性外，马尔可夫链可能具有不可约性、常返性、周期性和遍历性。
5、马尔可夫链（Markov Chain），描述了一种状态序列，其每个状态值取决于前面有限个状态。马尔可夫链是具有马尔可夫性质的随机变量的一个数列。
6、马尔可夫链是一个相当常见、相当简单的对随机过程进行统计建模的方式。它们被应用在很多领域，从文本生成到金融建模。一个比较流行的例子是 SubredditSimulator，它使用马尔可夫链自动创建整个 subreddit 的内容。
到此，以上就是小编对于应用随机过程马尔科夫链计算题的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。
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