【HMM隐马尔科夫模型】用科学的力量预测上帝掷骰子的规律

[视频作者] cheems吃薯条吗

[视频时长] 93:40

[视频类型] 计算机技术

隐马尔科夫模型( Hidden Markov Model HMM)，和回归、分类那些处理相互独立的样本数据的模型不同，它用于处理时间序列数据，即样本之间有时间序列关系的数据。从这一点来说,它和卡尔曼滤波算法很像。事实上。HMM和卡尔曼滤波的算法本质是一模一样的,只不过HMM要假设隐藏变量是离散的,而卡尔曼滤波假设隐藏变量是连续的。隐藏变量是HMM里的关键概念之一，可以理解为无法直接观测到的变量; HMM的能力在于能够根据给出的观测变量序列,估计对应的隐藏变量序列是什么,并对未来的观测变量做预测。