最近在讀的一本書《數(shù)學之美》，由于自己對馬爾可夫鏈缺乏相關的知識背景，故學習了一下。對于N久沒有看過概率論的人來說，重拾起來也花費了一點時間。比如：P(A|B)是指在B的條件下A的概率，諸如此類，都需要重新復習一下，正所謂溫故而知新。知道這個了，也就不難理解馬爾可夫鏈的性質(zhì)，即
每一步可以移動到任何一個相鄰的點，在這里移動到每一個點的概率都是相同的。
關于馬爾可夫鏈的定義： http://zh.wikipedia.org/wiki/%E9%A6%AC%E5%8F%AF%E5%A4%AB%E9%8F%88
隱含馬爾可夫模型是上述馬爾可夫鏈的一個擴展：任何一個時刻t的狀態(tài)St是不可見的。隱含馬爾可夫模型在每一個時刻t會輸出一個符號，而且這個符合和st相關，而且僅和st相關，這個被稱為獨立輸出假設。關于隱含馬爾可夫模型的成功應用可以參見吳軍的《數(shù)學之美》第5章的內(nèi)容。
額，快到上班時間了，小總結(jié)一下。繼續(xù)碼農(nóng)中......