隐马尔可夫链
答：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。从这一点来说，它和卡尔曼滤波算法很像。事实上，HMM和卡尔曼滤波的算法本质是一模一样的，只不过HMM要假设...
答：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。隐马尔可夫模型最早是由伦纳德·鲍姆(Leonard E. Baum)和其他作者在20世纪60年代下半叶的一系列统计论文中描述的。隐...
答：HMM是在马尔可夫模型的基础上发展起来的.由于实际问题比Markov链模型所描述的更为复杂,观察到的事件并不是与状态一一对应的,而是通过一组概率分布相联系的,这样的模型称为隐马尔可 夫模型(HMM). 它是一个双重的随机过程,其中之一是Markov链,这是基本随机过程,它描述状态的 转移概率. 另一个随机过程...
答：最后利用仿真数据，对 所提出的网络安全态势预测算法进行验证。访真结果验证了该方法的正确性。隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是统计模型，其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。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...
答：这串数字叫做可见量链。但是在隐马尔可夫模型中，我们不仅仅有这么一串可见量链，还有一串隐含量链。在这个例子里，这串隐含变量链就是你用的骰子的序列。比如，隐含量链有可能是：D6 D8 D8 D6 D4 D8 D6 D6 D4 D8 一般来说，HMM中说到的马尔可夫链其实是指隐含量链，因为隐含量（骰子）之间...
答：马尔可夫链是一组具有马尔可夫性质的离散随机变量的集合。具体地，对概率空间 内以一维可数集为指数集（index set） 的随机变量集合 ，若随机变量的取值都在可数集内： ，且随机变量的条件概率满足一定的关系则 被称为马尔可夫链。目前不少机器学习算法，包括隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, ...
答：这串数字叫做可见量链。但是在隐马尔可夫模型中，我们不仅仅有这么一串可见量链，还有一串隐含量链。在这个例子里，这串隐含变量链就是你用的骰子的序列。比如，隐含量链有可能是：D6 D8 D8 D6 D4 D8 D6 D6 D4 D8 一般来说，HMM中说到的马尔可夫链其实是指隐含量链，因为隐含量（骰子）之间...
答：篮球攻防策略中的智能对位解析：在篮球战术的微观世界中，对位球员识别模型扮演着至关重要的角色。它像一座精密的桥梁，链接着防守策略和比赛结果。基于隐马尔可夫模型（HMM）的这一模型，为我们揭示了防守者如何动态调整对位，以最大化防守效率。五个独特的状态（五个可能的对位对象）赋予了每个防守球员策略...
答：2. 马尔可夫链和隐马尔可夫链 马尔可夫过程是下述这样的一种过程：在已知时刻 t0 系统所处状态的条件下，在时刻以后系统到达的情况与时刻 t0 以前系统所处的状态无关，完全取决于时刻t0 系统所处的状态。这个特性称为无后效性，也称为“马尔可夫性”。马尔可夫过程数学定义如下：设{X(t), t∈T} ...
答：在马尔可夫链的基础上,衍生了许多统计技术和模型。 隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Models, HMMs) 就是其中非常重要的一个分支。 顾名思义,HMMs 就是在马尔夫链的基础上加了一层隐层,实际的状态是不可见的,观察的状态结果是由实际状态生成的。 HMMs 在语言识别上大获成功,实际上,在端到端的深度学习技术成熟之...
网友评论：
缪滢19696471195：
如何用简单易懂的例子解释隐马尔可夫模型 -
20768狄逸
： 隐马尔可夫(HMM)好讲,简单易懂不好讲.我认为 @者也的回答没什么错误,不过我想说个更通俗易懂的例子.还是用最经典的例子,掷骰子.假设我手里有三个不同的骰子.第一个骰子是我们平常见的骰子(称这个骰子为D6),6个面,每...
缪滢19696471195：
隐马尔可夫模型的基本概述 -
20768狄逸
： 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.在简单的马尔可夫模型...
缪滢19696471195：
隐马尔科夫模型和马尔科夫模型的区别 -
20768狄逸
： 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.该过程中,在给定当前知识或信息的情况下,过去(即当期以前的历史状态)对于预测将来(即当期以后的未来状态)是无关的. 马尔可夫模型介绍 Markov Model 马尔可夫模型是一种统计模型,广泛应用在语音识别,词性自动标注,音字转换,概率文法等各个自然语言处理得应用领域.经过长期发展,尤其是在语音识别中的成功应用,使它成为一种通用的统计工具. 到目前为止,它一直被认为是实现快速精确的语音识别系统的最成功的方法.复杂的语音识别问题通过隐含马尔可夫模型能非常简单地被表述、解决,让人们不由由衷地感叹数学模型之妙.
缪滢19696471195：
隐马尔可夫模型的特点是什么
20768狄逸
： 隐马尔科夫模型的特点可能就是转移矩阵可以自行设置.
缪滢19696471195：
如何用简单易懂的例子解释条件随机场模型 -
20768狄逸
： 隐马尔可夫(HMM)好讲,简单易懂不好讲.我认为 @者也的回答没什么错误,不过我想说个更通俗易懂的例子. 还是用最经典的例子,掷骰子.假设我手里有三个不同的骰子.第一个骰子是我们平常见的骰子(称这个骰子为D6),6个面,每...
缪滢19696471195：
马尔可夫链是啥? -
20768狄逸
： 回答如下 马尔可夫链(英语:Markov chain),又称离散时间马尔可夫链(discrete-time Markov chain,缩写为DTMC),因俄国数学家安德烈·马尔可夫(俄语:Андрей Андреевич Марков)得名,为状态空间中经过从一个状态到另一个状态的...
缪滢19696471195：
隐马尔可夫模型的历史 -
20768狄逸
： 隐马尔可夫模型最初是在20世纪60年代后半期Leonard E. Baum和其它一些作者在一系列的统计学论文中描述的.HMM最初的应用之一是开始于20世纪70年代中期的语音识别.在1980年代后半期,HMM开始应用到生物序列尤其是DNA的分析中.此后,在生物信息学领域HMM逐渐成为一项不可或缺的技术.
缪滢19696471195：
经济为什么能不断发展和增长?经济是如何运行的?有一个简单易懂的模型或是解释吗? -
20768狄逸
： 这个问题其实可以分成两个属性来看,从自然属性看,经济发展肯定伴随物质或精神商品的增长,从社会属性看,又体现在经济运行规律,或者说规则,通常表现会货币额的增长,但货币增长不等于商品增长,只能是约等于.人们通常计量的都是社会属性下货币流通总额的增长,而这种增长,依赖人的交易,在交易过程中人的价值标准的起伏波动,影响社会属性偏离自然属性的程度.在适当程度下,这种波动是可调的,会在交易的时空差位中会得到调整,所以,经济增长归根结底还是依赖同时空没流通商品量的增长,至于货币购买力等因素的影响都是线性波动的动态经济的过程,相信没有任何模型可以真实模拟的!
缪滢19696471195：
加权马尔科夫链是什么原理? -
20768狄逸
： 由于每个时段的股票价格序列是一列相依的随机变量,各阶自相关系数刻画了各种滞时(各个时段)的股票价格之间的相关关系的强弱.因此,可考虑先分别依其前面若干时段的股票价格(对应的状态)对该时间段股票价格的状态进行预测,然后,按前面各时段与该时段相依关系的强弱加权求和来进行预测和综合分析,即可以达到充分、合理地利用历史数据进行预测的目的,而且经这样分析之后确定的投资策略也应该是更加合理的.这就是加权马尔可夫链预测的基本思想.
缪滢19696471195：
隐蔽马尔可夫模型的作用是什么?
20768狄逸
： 隐蔽马尔可夫模型还被用于生物信息学,用以编码区域或基因预测
