MATLAB算法实战应用案例精讲-【数模应用】马尔科夫链（附python和R语言代码实现）
目录
几个高频面试题目
马尔科夫链与HMM的关系
算法原理
发展历程
主要事件
什么是马尔可夫链
条件假设
主要特征：
数学模型
平稳分布
马尔可夫过程和马尔科夫链
马尔科夫过程：
马尔科夫链：
隐马尔可夫 HMM
隐马尔可夫
观测序列概率
马尔可夫随机场 MRF及命名实体识别
应用场景
应用案例-使用 Python 进行马尔可夫链职业路径建模
1. 我们的模拟假设
2. 蒙特卡罗模拟
2.1 实现
2.2 就业/失业
2.3 时间相关统计数据
2.4 薪资统计
代码实现
R语言
马尔可夫链蒙特卡罗MCMC模型
python
模拟马尔科夫链的随机行走
马尔科夫链
隐马尔可夫链
几个高频面试题目
马尔科夫链与HMM的关系
隐马尔可夫模型是马尔科夫链的扩展，它引入了隐状态的概念。在HMM中，系统在不同的隐状态之间转换，这些隐状态本身不直接可观测。相反，每个隐状态会生成某些可观测的输出（观察值），观察值的分布依赖于当前的隐状态。因此，HMM用于解决那些状态不直接可观测，但状态生成的观察值可观测的问题。HMM的关键在于学习或推断隐状态序列以及状态转换和输出观察值的概率模型。
隐马尔可夫模型（HMM）与马尔科夫链之间存在密切的关系，归根到底，HMM是基于马尔科夫链概念发展而来的。在HMM中，系统的状态转换遵循马尔科夫性质，即隐状态之间的转换构成了一个马尔科夫链。不同之处在于，马尔科夫链的状态是直接可观测的，而HMM的隐状态则无法直接观测