Yashirin Markov modeli (HMM) a statistikMarkov modeli unda tizim mavjud modellashtirilgan deb taxmin qilinadi Markov jarayoni - qo'ng'iroq qiling - kuzatib bo'lmaydigan bilan ("yashirin") holatlar. HMM yana bir jarayon bor deb taxmin qiladi kimning xatti-harakati "bog'liq" . Maqsad haqida bilish kuzatish orqali . HMM har bir vaqt uchun , ning shartli ehtimollik taqsimoti tarixini hisobga olgan holda kerak emas bog'liq .
Yashirin Markov modellari o'zlarining dasturlari bilan mashhur termodinamika, statistikmexanika, fizika, kimyo, iqtisodiyotMoliya, signallarni qayta ishlash, axborot nazariyasi, naqshni aniqlash - kabi nutq, qo'l yozuvi, imo-ishoralarni aniqlash, nutqning bir qismini belgilash, quyidagi musiqiy ballar, qisman chiqindilar va bioinformatika.
Yashirin Markov modellari o'zlarining dasturlari bilan mashhur termodinamika, statistikmexanika, fizika, kimyo, iqtisodiyotMoliya, signallarni qayta ishlash, axborot nazariyasi, naqshni aniqlash - kabi nutq, qo'l yozuvi, imo-ishoralarni aniqlash, nutqning bir qismini belgilash, quyidagi musiqiy ballar, qisman chiqindilar va bioinformatika.
Yashirin urnlardan sharlar chizish
Shakl 1. Yashirin Markov modelining ehtimol parametrlari (misol) X - davlatlar y - mumkin bo'lgan kuzatuvlar a - davlat o'tish ehtimoli b - chiqish ehtimoli
Diskret shaklda yashirin Markov jarayonini umumlashtirish sifatida tasavvur qilish mumkin urna muammosi almashtirish bilan (bu erda urndagi har bir narsa keyingi urishdan oldin asl urnga qaytariladi).[5] Ushbu misolni ko'rib chiqing: kuzatuvchiga ko'rinmaydigan xonada jin bor. Xonada X1, X2, X3, ... urnlari joylashgan bo'lib, ularning har birida ma'lum to'plar aralashmasi mavjud, ularning har birida y1, y2, y3, ... yorliqlari bor
Diskret shaklda yashirin Markov jarayonini umumlashtirish sifatida tasavvur qilish mumkin urna muammosi almashtirish bilan (bu erda urndagi har bir narsa keyingi urishdan oldin asl urnga qaytariladi).[5] Ushbu misolni ko'rib chiqing: kuzatuvchiga ko'rinmaydigan xonada jin bor. Xonada X1, X2, X3, ... urnlari joylashgan bo'lib, ularning har birida ma'lum to'plar aralashmasi mavjud, ularning har birida y1, y2, y3, ... yorliqlari bor
. Jin shu xonada urnni tanlaydi va tasodifiy ravishda u urnadan koptokni tortib oladi. Keyin u to'pni konveyer lentasiga qo'yadi, u erda kuzatuvchi to'plar ketma-ketligini kuzatishi mumkin, ammo ular olingan urnlar ketma-ketligini emas. Jinni urni tanlash uchun ba'zi bir protseduralar mavjud; uchun urnni tanlash n- to'p faqat tasodifiy songa va (n - 1) - to'p. Urni tanlash to'g'ridan-to'g'ri ushbu bitta oldingi urndan oldin tanlangan urnlarga bog'liq emas; Shuning uchun, bu a Markov jarayoni. Uni 1-rasmning yuqori qismida tasvirlash mumkin.
Markov jarayonining o'zi kuzatilishi mumkin emas, faqat belgilangan to'plarning ketma-ketligi, shuning uchun bu tartib "yashirin Markov jarayoni" deb nomlanadi. Bu 1-rasmda ko'rsatilgan diagrammaning pastki qismi bilan tasvirlangan bo'lib, u erda har bir holatda y1, y2, y3, y4 to'plarini chizish mumkinligini ko'rish mumkin. Agar kuzatuvchi urnlarning tarkibini bilsa ham va uchta to'p ketma-ketligini kuzatgan bo'lsa ham, masalan. konveyer lentasida y1, y2 va y3 bo'lsa, kuzatuvchi hali ham bo'lolmaydi aniq qaysi urn (ya'ni, qaysi holatda) jin uchinchi to'pni tortdi. Biroq, kuzatuvchi boshqa ma'lumotlarni ishlab chiqishi mumkin, masalan, har bir urndan uchinchi to'p kelib chiqishi ehtimoli.
