马尔科夫模型系列文章(一) 📚 —— 马尔科夫模型
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2025-03-08 22:01:02
摘要 马尔科夫模型是一种强大的数学工具，用于预测序列中下一个状态的可能性。它以俄国数学家安德烈·马尔科夫的名字命名。模型的核心在于其“无
马尔科夫模型是一种强大的数学工具，用于预测序列中下一个状态的可能性。它以俄国数学家安德烈·马尔科夫的名字命名。模型的核心在于其“无记忆”性质，即当前状态仅依赖于前一个状态，而与更早的状态无关。这种特性使得马尔科夫模型非常适合用于语音识别、文本生成和天气预报等领域。
马尔科夫链是马尔科夫模型的基础形式，由一系列离散状态组成，通过概率矩阵描述从一个状态转移到另一个状态的概率。在实际应用中，我们可以通过观察数据来估计这些转移概率，并利用它们来进行预测。
例如，在自然语言处理中，我们可以使用二阶马尔科夫模型来预测句子中的下一个词。假设已知前两个词，模型将计算出最有可能跟随这两个词的下一个词。这不仅提高了预测准确性，还增强了语言模型的实用性。
马尔科夫模型系列文章旨在深入探讨这一主题，帮助大家更好地理解和应用这一强大的工具。
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