机器学习（8）【Nan】马尔可夫模型
马尔可夫模型
如何用简单易懂的例子解释条件随机场（CRF）模型？它和HMM有什么区别？ - Scofield的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/35866596/answer/236886066
一、概念
1.1 随机过程
随机过程就是一些统计模型，利用这些统计模型可以对自然界的一些事物进行预测和处理，比如天气预报，比如股票，比如市场分析，比如人工智能。它的应用还真是多了去了。
1.2 马尔可夫链 （Markov Chain）
马尔可夫链 （Markov Chain）是什么鬼 - 车卡门的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/26453269
马尔可夫链就是这样一个任性的过程，它将来的状态分布只取决于现在，跟过去无关！实际上就是一个随机变量随时间按照Markov性进行变化的过程。
既是马尔可夫模型，就一定存在马尔可夫链，该马尔可夫链服从马尔可夫性质：即无记忆性。也就是说，这一时刻的状态，受且只受前一时刻的影响，而不受更往前时刻的状态的影响。在这里我们仍然使用非常简单的天气模型来做说明。
在这个马尔可夫模型中，存在三个状态，Sunny， Rainy， Cloudy，同时图片上标的是各个状态间的转移概率（如果不明白什么是转移概率，那建议先去学习什么是马尔可夫再来看HMM）。
现在我们要说明什么是 HMM。既是隐形，说明这些状态是观测不到的，相应的，我们可以通过其他方式来『猜测』或是『推断』这些状态，这也是 HMM 需要解决的问题之一。
举个例子，我女朋友现在在北京工作，而我还在法国读书。每天下班之后，她会根据天气情况有相应的活动：或是去商场购物，或是去公园散步，或是回家收拾房间。我们有时候会通电话，她会告诉我她这几天做了什么，而闲着没事的我呢，则要通过她的行为猜测这几天对应的天气最有可能是什么样子的。
以上就是一个简单的 HMM，天气状况属于状态序列，而她的行为则属于观测序列。天气状况的转换是一个马尔可夫序列。而根据天气的不同，有相对应的概率产生不同的行为。在这里，为了简化，把天气情况简单归结为晴天和雨天两种情况。雨天，她选择去散步，购物，收拾的概率分别是0.1，0.4，0.5， 而如果是晴天，她选择去散步，购物，收拾的概率分别是0.6，0.3，0.1。而天气的转换情况如下：这一天下雨，则下一天依然下雨的概率是0.7，而转换成晴天的概率是0.3；这一天是晴天，则下一天依然是晴天的概率是0.6，而转换成雨天的概率是0.4. 同时还存在一个初始概率，也就是第一天下雨的概率是0.6， 晴天的概率是0.4.
