@Author：Runsen

隱形馬爾可夫模型，英文是 Hidden Markov Models，就是簡(jiǎn)稱 HMM。

既是馬爾可夫模型，就一定存在馬爾可夫鏈，該馬爾可夫鏈服從馬爾可夫性質(zhì)：即無記憶性。也就是說，這一時(shí)刻的狀態(tài)，受且只受前一時(shí)刻的影響，而不受更往前時(shí)刻的狀態(tài)的影響。

關(guān)于馬爾可夫模型和隱馬爾可夫模型是什么，查看知乎的問題

馬爾可夫模型

馬爾可夫鏈（Markov-chain，model）描述了一個(gè)隨機(jī)過程，其中未來狀態(tài)的假設(shè)概率僅取決于當(dāng)前過程狀態(tài)，而不取決于它之前的任何狀態(tài)。在這個(gè)例子中，我們將創(chuàng)建一個(gè)概率圖（給定由4個(gè)元素組成的狀態(tài)空間）來說明孩子們可能決定如何度過一天。

import numpy as np import pandas as pd import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt from pprint import pprint # 狀態(tài)空間的建立與初始狀態(tài)概率 states = ['sleeping', 'eating&

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的机器学习算法之——隐马尔可夫模型(Hidden Markov Models,HMM) 代码实现的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯(cuò)，歡迎將生活随笔推薦給好友。