马尔可夫模型(MM) 马尔可夫链
马尔可夫模型MM(MarkovModel)是一种统计模型
通俗理解马尔可夫模型
假设几个月大的宝宝每天做三件事:
玩(兴奋状态)、吃(饥饿状态)、睡(困倦状态)
这三件事按下图所示的方向转移
做完一件事,就会去做另一件事
假设宝宝玩完了,就觉得累了,就想睡觉,这个状态转换的概率是0.3
如果说玩完了,饿了想吃饭,这个状态转换的概率是0.6
如果玩完了,既不吃也不睡,还想继续玩,这个状态的概率是0.1
就是说,每一个状态转换到另一个状态或者是自身的状态吗,都会有一定的概率,就形成了这样一个概率转换图
那么下面有这样一个状态链,他先开始玩,玩累了开始吃,吃完了就开始睡。这样一个状态链,就是一个马尔可夫链
就是我们是可观测到的
我们可能会求解这样一条状态链的概率
例二
比如天气预测,如果我们知道“晴天,多云,雨天”之间的转换概率,那么如果今天是晴天,我们就可以推断出明天是各种天气的概率,接着后天的天气可以由明天的进行计算。这类问题可以用Markov模型来描述。
如果今天是晴天,我想推断出明天的天气情况,那么我们就可以根据这个状态转换概率图去推算
如果想推算后天的天气,就可以根据明天的天气转换图去推算
这样以此类推,就形成一个马尔可夫链
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