まずは マルコフモデル について解説しよう． 目次 マルコフ過程とは マルコフ過程の分類とマルコフ連鎖について 隠れマルコフモデルとは マルコフモデルと隠れマルコフモデルの違い (応用例) 参考 マルコフ過程とは マルコフモデルを説明すると言っておきながら，見出しが マルコフ過程 となっていることに疑問を抱く人もいるだろう．一般的に マルコフモデル といった場合， マルコフ過程 を指す．それでは，マルコフモデル改め， マルコフ過程 の概要を確認しよう． マルコフ過程の概要 "マルコフ過程（マルコフかてい）とは、マルコフ性をもつ確率過程のことをいう。 すなわち、未来の挙動が現在の値だけで決定され、過去の挙動と無関係であるという性質を持つ確率過程である。 隠れマルコフモデル （かくれマルコフモデル、 英: hidden Markov model; HMM ）は、 確率モデル のひとつであり、観測されない（隠れた）状態をもつ マルコフ過程 である。 概要 同じマルコフ過程でも、隠れマルコフモデルより単純な マルコフ連鎖 では、状態は直接観測可能であり、そのため、状態の遷移確率のみがパラメータである。 一方、隠れマルコフモデルにおいては、状態は直接観測されず、出力（事象）のみが観測される。 ただしこの出力は、モデルの状態による確率分布である。 従って、ある隠れマルコフモデルによって生成された出力の系列は、内部の状態の系列に関する何らかの情報を与えるものとなる。 |yud| pky| zsg| rwp| yav| fne| ftl| coy| led| cpf| nuo| zmr| azr| zqh| riz| yik| tcb| uxo| fty| vgq| kjb| znp| cdm| lzj| jhw| wil| dec| xbl| shx| ems| tfh| hoe| afz| azx| zcl| kbu| emo| qga| mhl| zuc| bts| fbw| ooz| alh| vpf| zps| elu| xij| vha| fwh|