[개념] Markov란

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.

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

 

상태 전이 확률은 각 상태에서 각 상태로 이동할 확률Property (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.

 



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

 

 

 

상태 전이 확률은 각 상태에서 각 상태로 이동할 확률