东辰安华知识网 本篇文章给大家谈谈什么是马尔科夫性，以及什么是马尔可夫预测方法对应的知识点，文章可能有点长，但是希望大家可以阅读完，增长自己的知识，最重要的是希望对各位有所帮助，可以解决了您的问题，不要忘了收藏本站喔。
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什么是条件随机场
最近一种新的分类方法“条件随机场”被用于中文分词和词性标注等词法分析工作，一般序列分类模型常常采用隐马模型（HMM），像基于类的中文分词。
但隐马模型中存在两个假设：输出独立性假设和马尔可夫性假设。
其中，输出独立性假设要求序列数据严格相互独立才能保证推导的正确性，而事实上大多数序列数据不能被表示成一系列独立事件。
而条件随机场则使用一种概率图模型，具有表达长距离依赖性和交叠性特征的能力，能够较好地解决标注（分类）偏置等问题的优点，而且所有特征可以进行全局归一化，能够求得全局的最优解。
什么是马尔可夫预测方法
马尔可夫预测法(也叫马尔科夫)
马尔可夫是俄国著名的数学家。马尔可夫预测法是以马尔可夫的名字命名的一种特殊的市场预测方法。马尔可夫预测法主要用于市场占有率的预测和销售期望利润的预测。
一、马尔可夫过程和马尔可夫预测法概念
我们知道，事物的发展状态总是随着时间的推移而不断变化的。在一般情况下，人们要了解事物未来的发展状态，不但要看到事物现在的状态，还要看到事物过去的状态。马尔可夫认为，还存在另外一种情况，人们要了解事物未来的发展状态，只须知道事物现在的状态，而与事物以前的状态毫无关系。例如，Ａ产品明年是畅销还是滞销，只与今年的销售情况有关，而与往年的销售情况没有直接的关系。后者的这种情况就称为马尔可夫过程，前者的情况就属于非马尔可夫过程。
马尔可夫过程的重要特征是无后效性。事物第n次出现的状态，只与其第n-1次的状态有关，它与以前的状态无关。举一个通俗例子说：池塘里有三片荷叶和一只青蛙，假设青蛙只在荷叶上跳来跳去。若现在青蛙在荷叶Ａ上，那么下一时刻青蛙要么在原荷叶Ａ上跳动，要么跳到荷叶Ｂ上，或荷叶Ｃ上。青蛙究竟处在何种状态上，只与当前状态有关，而与以前位于哪一片荷叶上并无关系。这种性质，就是无后效性。
所谓“无后效性”，是指过去对未来无后效，而不是指现在对未来无后效。马尔可夫链是与马尔可夫过程紧密相关的一个概念。马尔可夫链指出事物系统的状态由过去转变到现在，再由现在转变到将来，一环接一环像一根链条，而作为马尔可夫链的动态系统将来是什么状态，取什么值，只与现在的状态、取值有关，而与它以前的状态、取值无关。因此，运用马尔可夫链只需要最近或现在的动态资料便可预测将来。马尔可夫预测法就是应用马尔可夫链来预测市场未来变化状态。
什么是em训练法
EM训练法是一种统计学习算法，用于在含有隐变量的概率模型中进行参数估计，其全称为期望最大化算法(Expectation-Maximizationalgorithm)。在EM算法中，根据当前参数估计值求出隐变量的期望值，然后用这些期望值来更新参数的估计值，依次迭代直到收敛。这种算法常用于高斯混合模型、隐马尔可夫模型等中。EM训练法的主要优点是可以充分利用数据中的信息，并且比传统的极大似然估计方法具有更好的鲁棒性。
马尔可夫链原理
是指随机过程的某一状态只与前一状态有关，而与过去的状态无关。即“未来只与现在有关”，是一个很重要的概率论工具。这个原理的原因是因为，马尔可夫链只考虑当前的状态对未来的影响，而不考虑以前的状态对当前状态的影响，这样的条件下，未来状态的概率只依赖于当前状态，而不依赖于过去状态。因此，在研究概率论中的许多问题中非常实用。的包括：在概率论的应用中，马尔可夫链是一种非常重要的工具，它被广泛应用于信号处理、自然语言处理、图像处理、金融、生物、物理和统计学等领域。通过应用，我们可以对许多实际问题进行建模和分析，并对这些问题做出有用的预测和推断。
关于什么是马尔科夫性的内容到此结束，希望对大家有所帮助。
