本文主要是介绍马尔可夫模型(Markov models)，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
Markov假设有一系列的事件、状态或其他事物，后一事件的发生取决于前一事件。
这样我们可以构造一个Markov链，并画图。
我们还可以将每一个状态之间的转换可能性数值列出成为transition matrix
所以马尔可夫链经过n步之后的状态可以由transition matrix和一个初始状态的列向量表示
如
Markov链式序列分析的理想工具，可以在不同的层次上应用。
例如在语句判断中，可以通过字母、单词、单词分类来建立马尔可夫链
Hidden Markov Models是指状态不可观察的马尔可夫链
如天气变化的马尔可夫链，在不同的天气中人们有不同的穿戴习惯
从一个状态X生成一个观察结果Y，叫做emission probability发射概率
这篇关于马尔可夫模型(Markov models)的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
