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斯马尔夫
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隐马尔可夫模型
隐
马
尔
可
夫
模型(英語:Hidden Markov Model;縮寫:HMM),或稱作隐性
马
尔
可
夫
模型,是统计模型,用来描述一个含有隐含未知参数的
马
尔
可
夫
过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。然后利用这些参数来作进一步的分析,例如模式识别。 在正常的
马
尔
可
夫
加夫列尔·加西亚·马尔克斯
诺贝尔官方网站关于加
夫
列
尔
·加西亚·
马
尔
克
斯
介绍(页面存档备份,存于互联网档案馆) 诺贝尔官方网站关于加
夫
列
尔
·加西亚·
马
尔
克
斯
作品列表(页面存档备份,存于互联网档案馆) 维基共享资源上的相关多媒体资源:加
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列
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·加西亚·
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尔
克
斯
维基语录上的賈西亞·
馬
奎
斯
语录 加
夫
列
尔
·加西亚·
马
尔
克
斯
Documentary
马尔可夫链
马
尔
可
夫
链(英語:Markov chain),又稱離散時間
馬
可
夫
鏈(discrete-time Markov chain,縮寫為DTMC),因俄國數學家安德烈·
马
尔
可
夫
得名,为狀態空間中经过从一个状态到另一个状态的转换的随机过程。该过程要求具备“无记忆”的性质:下一状态的概率分布只能由当前状态决定,
马尔可夫网络
马
尔
可
夫
网络,(
马
尔
可
夫
随机场、无向图模型)是关于一组有
马
尔
可
夫
性质随机变量 X {\displaystyle X} 的全联合概率分布模型。
马
尔
可
夫
网络类似贝叶
斯
网络用于表示依赖关系。但是,一方面它可以表示贝叶
斯
网络无法表示的一些依赖关系,如循环依赖;另一方面,它不能表示贝叶
斯
高斯-马尔可夫定理
高
斯
-
馬
可
夫
定理(英語:Gauss-Markov Theorem),在統計學中陳述的是在线性回归模型中,如果线性模型满足高
斯
马
尔
可
夫
假定,则回归系数的“最佳线性无偏估计”(BLUE,英語:Best Linear unbiased estimator)就是普通最小二乘法估计。最佳估计是指相较于其他估