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隐马尔科夫模型(HMM)
隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model)，简称HMM， 是一种基于 概率统计 的模型，是一种结构最简单的 动态贝叶斯网 ，是一种重要的 有向图模型 。它用来描述一个含有隐含未知参数的 马尔可夫过程(Markov Process) 。
隐马尔可夫模型(HMM)是指隐马尔可夫模型，是一种用于描述参数未知的马尔可夫过程的统计模型。困难在于从可观察的参数中确定过程的隐藏参数。这些参数然后被用于进一步的分析，例如模式识别。
hmm的中文意思是：隐马尔可夫模型、休闲食品品牌。隐马尔可夫模型 隐马尔可夫模型（HMM）是结构最简单的动态贝叶斯网络，是一种尤其著名的有向图结构，主要用于时序数据的建模，在语音识别、自然语言处理等领域有广泛应用。
隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，HMM），和回归、分类那些处理相互独立的样本数据的模型不同，它用于处理时间序列数据，即样本之间有时间序列关系的数据。
隐马尔可夫模型需要解决以下三个问题：（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）。
马尔可夫链的详细说明
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、马尔可夫链是随机变量的一个数列。这些变量的范围，即他们所有可能取值的集合，被称为“状态空间”，而Xn的值则是在时间n的状态。
3、马尔可夫链：过程在 时刻所处状态条件与过程在时刻 之前所出的状态无关。
4、从狭义上说，马尔可夫链是随机过程的一个分支，是由前苏联数学家马尔可夫在上世纪初提出的。所以，详细介绍马尔可夫链的内容可以在任何一本《随机过程》的书里面找到。
5、总结：马尔可夫链就是这样一个任性的过程，它将来的状态分布只取决于现在，跟过去无关！就把下面这幅图想象成是一个马尔可夫链吧。实际就是一个随机变量随时间按照马尔可夫性进行变化的过程。
6、——马尔可夫链告诉你 随机过程还有高斯过程，比较复杂，这里就不详细说明了。 信息论(information theory)是数学、物理、统计、计算机科学等多个学科的交叉领域。
什么是随机过程?
随机过程 stochastic process 随时间推进的随机现象的数学抽象 。例如 ，某地第n年的降水量Xn由于受许多随机因素的影响 ，它本身具有随机性，因此Xn，n＝1，2…便是一个随机过程 。
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。
方差描述的是噪声的平均变化幅度。如果随机过程在当前时刻t的值只与该时刻之前n个时刻的值有关，而与这n个时刻之前的值无关，那么该随机过程就是Markov过程，根据n的大小，一般称为n阶Markov过程。
马尔科夫链_马尔可夫过程
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。
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。
马尔可夫过程，能为给定样品文本，生成粗略，但看似真实的文本：他们被用于众多供消遣的“模仿生成器”软件。马尔可夫链还被用于谱曲。
马尔可夫过程(Markov process)是一类随机过程。它的原始模型马尔可夫链，由俄国数学家A.A.马尔可夫于1907年提出。该过程具有如下特性：在已知目前状态 (现在)的条件下，它未来的演变 (将来)不依赖于它以往的演变 ( 过去 ) 。
流形上的马尔可夫过程、马尔可夫向量场等都是正待深入研究的领域。类重要的随机过程，它的原始模型马尔可夫链，由俄国数学家Α.Α.马尔可夫于1907年提出。
马尔可夫性质强调在每一个动作状态序列中下一个状态与什么有关_百度知...
马尔可夫性质强调在每一个动作状态序列中下一个状态与当前状态有关。马尔可夫性质（英语：Markov property）是概率论中的一个概念，因为俄国数学家安德雷·马尔可夫得名。
马尔可夫性质强调在每一个动作状态序列中下一个状态与当前状态有关。安德烈·马尔可夫俄罗斯人，物理和数学博士，圣彼得堡科学院院士，彼得堡数学学派的代表人物，以数论和概率论方面的工作著称，他的主要著作有《概率演算》等。
马尔可夫性质强调在每一个动作状态序列中，下一个状态与（）有关。
先直白得讲性质： 当前的状态只和上一时刻有关，在上一时刻之前的任何状态都和我无关。我们称其 符合 马尔可夫性质。
用椭圆表示普通状态，每一条线上的数字表示从一个状态跳转到另一个状态。方块表示终止状态。终止状态有两种：1是时间终止，2是状态终止。
到此，以上就是小编对于马尔科夫随机过程是未来取决于现在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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