Марковын загвар нь системд санамсаргүй байдлаар солигдох стохастик арга бөгөөд ирээдүйн төлөвүүд нь өнгөрсөн төлөвүүдээс хамаарахгүй гэж үздэг. Эдгээр загварууд нь боломжит бүх төлөв, тэдгээрийн хоорондох шилжилт, шилжилтийн хурд, магадлалыг харуулдаг. … Энэ аргыг ихэвчлэн системийг загварчлахад ашигладаг.
Марковын загвар яагаад хэрэгтэй вэ?
Марковын загварууд нь орчин болон цаг хугацааны дараалсан, стохастик шийдвэртэй холбоотой асуудлуудыг загварчлахад хэрэгтэй. Ийм орчныг шийдвэрийн модоор дүрслэх нь төөрөгдүүлсэн эсвэл шийдэж боломгүй бөгөөд хялбаршуулсан томоохон таамаглалуудыг [2] шаардана.
Даммигийн Марковын загвар гэж юу вэ?
Марковын загвар нь магадлалын онол дээр тулгуурласан таамаглах аналитикт ашиглаж болох статистик загвар юм. … Өнгөрсөн n үйл явдлаас өгөгдсөн үйл явдал болох магадлал нь зөвхөн сүүлийн үеийн үйл явдлыг тооцвол ийм үйл явдал болох магадлалтай ойролцоогоор тэнцүү байна.
NLP-д Марковын загвар гэж юу вэ?
Нуугдсан Марковын загвар (HMM) нь магадлалын график загвар бөгөөд бидэнд ажиглагдсан хувьсагчдын багцаас үл мэдэгдэх эсвэл ажиглагдаагүй хувьсагчдын дарааллыг тооцоолох боломжийг олгодог. … Марковын үйл явцын таамаглал нь ирээдүй өнгөрсөн үеэс биш зөвхөн өнөөдрөөс хамаарна гэсэн энгийн баримт дээр суурилдаг.
Марковын процесс гэж юу гэсэн үг вэ?
Марков процесс нь санамсаргүй үйл явц юмирээдүй нь одоо байгаа, өнгөрсөн үеэс хамааралгүй юм. Тиймээс Марковын процессууд нь дифференциал ба ялгаа тэгшитгэлээр дүрслэгдсэн детерминист процессуудын байгалийн стохастик аналогууд юм. Эдгээр нь санамсаргүй үйл явцын хамгийн чухал ангиудын нэг юм.
