マルコフ関連
- 確率過程
時間とともに変化する確率変数，モデル化の際によく利用される．
確率過程において，現在の状態から次の状態へ遷移する確率がm個前までしか依存しないこと．
m重マルコフと呼んだりする．
- ベイズの定理
P(B|A)ってAが発生したときの条件付き確率って解釈でいいんだよね？
特にベイズの定理の時P(B|A)は事後確率，P(B)は事前確率だそうで．
マルコフモデルは確率的オートマトンとも呼ばれてる（？）
基本的にはオートマトンの拡張であると思います･･･
状態遷移が確率的に起こる以外に違いが見あたらない
正直ここまではただの座学で済む訳ですが･･･
もう少し深入りすると知識の足りなさから文献読んでるだけで日が暮れるかもしれません
来週までに隠れマルコフモデルの紹介だけでも進んでるといいかなあ．
