机器学习笔记整理[第1天]

（1） 马尔科夫链定义：每个状态的转移概率依赖于之前的n个状态，这个过程被称为1个n阶的模型。n是影响状态转移的数目，每个状态的转移只依赖于之前的那一个状态，那就是马尔科夫过程的1阶过程。 如下： 分为三个部分：1.状态；2.初始向量 3.状态转移矩阵 隐马尔科夫过程：可观测到的状态序列和隐藏的状态序列时概率相关的，这种过程建模为一个隐藏的马尔科夫过程和一个与这个隐藏的马尔科夫过程是概率相关但是可

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