Recently, hidden Markov models have been generalized to pairwise Markov models and triplet Markov models which allow consideration of more complex data structures and the modeling of nonstationary data. مؤخرا, نماذج ماركوف المخفية تم تعميمها على كلا نماذج ماركوف و ثلاثية نماذج ماركوف التي تسمح النظر في هياكل البيانات أكثر تعقيدا.
Recently, hidden Markov models have been generalized to pairwise Markov models and triplet Markov models which allow consideration of more complex data structures and the modeling of nonstationary data. مؤخرا, نماذج ماركوف المخفية تم تعميمها على كلا نماذج ماركوف و ثلاثية نماذج ماركوف التي تسمح النظر في هياكل البيانات أكثر تعقيدا.
Recently, hidden Markov models have been generalized to pairwise Markov models and triplet Markov models which allow consideration of more complex data structures and the modeling of nonstationary data. مؤخرا, نماذج ماركوف المخفية تم تعميمها على كلا نماذج ماركوف و ثلاثية نماذج ماركوف التي تسمح النظر في هياكل البيانات أكثر تعقيدا.
Several types of methods are used to combine all the available data to form a 3-state prediction, including neural networks, hidden Markov models and support vector machines. وتستخدم عدة أنواع من الطرق للجمع بين جميع البيانات المتاحة لتشكيل التنبؤ حالة 3، بما في ذلك الشبكات العصبية، ونماذج ماركوف خفية وآلات ناقلات الدعم. توفر أساليب التنبؤ الحديثة أيضا درجة الثقة لتنبؤاتها في كل موقف.
In simpler Markov models (like a Markov chain), the state is directly visible to the observer, and therefore the state transition probabilities are the only parameters, while in the hidden Markov model, the state is not directly visible, but the output (in the form of data or "token" in the following), dependent on the state, is visible. في أبسط نماذج ماركوف (مثل سلسلة ماركوف) الحالة ظاهرة للمراقب بشكل مباشر، وبالتالي فإن احتمالية انتقال الحالة هي العوامل الوحيدة فقط ، بينما في نموذج ماركوف المخفي الحالة ليست واضحة مباشرة ، ولكن النتائج (في شكل بيانات في ما يلي) ، تعتمد على الحالة ، مرئية.
جوال إصدار