Markov Model
最后发布时间 : 2023-08-08 17:20:38
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学习资料
HMM隐马尔科夫模型
马尔科夫链、g过程
马氏性：今天与昨天有关，与前天无关
P(x_t | x_{t-1} x_{t_2}...x_{0}) = P(x_t | x_{t-1} )
| 状态空间（样本空间） | 时间空间 | 定义 | |
|---|---|---|---|
| 1 | 离散 | 离散 | 马尔科夫链 |
| 2 | 离散 | 连续 | 马尔科夫过程 |
| 3 | 连续 | 离散 | 马尔科夫列 |
| 4 | 连续 | 连续 | 扩散过程 |
状态空间 \Omega=I=\{i,j,c ,\cdots ,d\}
P(x_{n+1}=j | x_n=i, x_{n-1}=c, \cdots ,x_0=d )=P(x_{n+1}=j | x_n=i)
n+1时刻，随机变量取第j个点
