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马尔科夫模型应用

马尔科夫性质，举例简单说明

马尔科夫模型

马尔科夫链

马尔科夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）

例子

隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model, HMM）

马尔科夫模型和隐马尔科夫模型在自然语言处理方面应用是什么

马尔科夫模型在自然语言处理中的应用

隐马尔科夫模型（HMM）在自然语言处理中的应用

隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，简称HMM）是一种统计模型

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马尔科夫模型应用

室内动作预测，通过数据预测动作

马尔科夫性质，举例简单说明

马尔科夫性质（Markov Property）是概率论中的一个重要概念，它描述了一个随机过程在给定现在状态及所有过去状态情况下，其未来状态的条件概率分布仅依赖于当前状态，而与过去状态（即该时刻以前的状态）是条件独立的。简单来说，就是“未来与过去无关”，只要知道现在，就可以预测未来。

下面通过一个简单的例子来说明马尔科夫性质：

假设我们有一个天气系统，它每天只有两种状态：晴天（S）和雨天（R）。我们观察这个系统一段时间，并记录下每天的天气情况。如果我们发现这样一个规律：如果今天是晴天，那么明天有70%的概率还是晴天，有30%的概率是雨天；如果今天是雨天，那么明天有40%的概率是晴天，有60%的概率还是雨天。

这个天气系统就具有马尔科夫性质。因为&