马尔科夫模型与隐马尔科夫模型 🔄🔄
发布时间：2025-03-08 22:00:57来源：
在当今的数据科学领域，马尔科夫模型与隐马尔科夫模型是两种非常重要的概念。它们广泛应用于自然语言处理、语音识别、生物信息学等领域，成为数据科学家们不可或缺的工具之一。
马尔科夫模型是一种基于概率的模型，它假设当前状态仅依赖于前一状态。这就像我们在预测天气时，如果今天是晴天，那么明天可能是晴天或者雨天，但是我们更倾向于认为明天还是晴天，除非有特别的迹象表明会下雨。这就是一种典型的马尔科夫过程。🌈🌞
而隐马尔科夫模型则是马尔科夫模型的一个变种，它引入了一个隐藏的状态变量。这个隐藏的状态变量并不直接观测得到，但可以通过一些可观测的状态来推测。比如，在语音识别中，说话者的声音信号（可观测状态）可以用来推测他正在说的单词（隐藏状态）。🗣️Intialized
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