Markov

Markov Property

마르코프 확률
현재 상태를 n+1이라고 하고 이전 상태를 n이라고 가정한다.
n+1회의 상태는 오직 n회 혹은 일정 기간(= a)의 상태에만 영향을 받는다.
즉, n+1회의 상태는 n 혹은 (n + 1) - a의 상태에만 영향을 받아 결정된다.
특정 상태의 확률은 오직 과거의 상태에 의존한다.

Markov Model

Markov Model이란 보통 여러 개의 상태가 존재하고 상태 간의 전이 확률을 Markov Property로 정의한 것을 의미
즉, 다음에 나올 상태에 대한 확률값이 직전 과거에만 종속된 모델이다.
가장 먼저 각 상태를 정의 -> 상태 전이 확률 정의

Markov Process

Hidden Markov Model

결과 패턴만 있을 경우 숨겨진 프로세스 패턴을 탐색하기도 합니다