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隐马尔可夫模型

用于生成数据的马尔可夫模型

马尔可夫过程是随机过程的示例,随机过程就是根据某些概率生成随机的结果序列或状态序列的过程。马尔可夫过程的鲜明特点在于不占内存 - 它们的下一个状态仅取决于当前状态,不取决于产生当前状态的历史原因。马尔可夫过程的模型应用广泛,从每天的股价到染色体中基因的位置都有应用。隐马尔可夫模型 (HMM) 用于尝试还原生成给定观察数据集的状态序列。

函数

hmmdecodeHidden Markov model posterior state probabilities
hmmestimateHidden Markov model parameter estimates from emissions and states
hmmgenerateHidden Markov model states and emissions
hmmtrainHidden Markov model parameter estimates from emissions
hmmviterbiHidden Markov model most probable state path

主题

Hidden Markov Models (HMM)

Estimate Markov models from data.

Markov Chains

Markov chains are mathematical descriptions of Markov models with a discrete set of states.