جزوه آموزش تصویری مراحل انجام زنجیره مارکوف

جزوه آموزش تصویری مراحل انجام زنجیره مارکوف

قابل توجه کاربران و دانشجویان عزیز و گرامی: فایلی که هم اکنون معرف حضور شماست فایل جامع pdf جزوه آموزش تصویری مراحل انجام زنجیره مارکوف می باشد. این فایل شامل ۱۱ صفحه جزوه تایپ شده بسیار مفید و سودمند می باشد. و در غالب فرمت pdf تهیه شده و هم اکنون آماده دانلود است. امیدواریم که سودمند بوده و مورد استفاده شما سروران گرامی واقع گردد. در صورت تمایل و نیاز می توانید این فایل ارزشمند و مفید را از فروشگاه سایت یوفایل خریداری و دانلود نمایید.

جزوه آموزش تصویری مراحل انجام زنجیره مارکوف

همانطور که می‌دانید، فرآیندهای تصادفی، یکی از تئوری‌های مدل‌سازی است که براساس آمار و احتمال شکل گرفته و برای تحلیل داده‌ها به کار می‌رود. در اکثر موارد فرآیندهای تصادفی برحسب زمان فهرست‌بندی یا «اندیس‌گذاری» (Index) شده‌اند.

«زنجیره مارکوف» (Markov Chain) یا «فرآیند مارکوف» (Markov Process)، مدلی برای نمایش دنباله‌ای از متغیرهای تصادفی است که در آن احتمال رویداد هر پیشامد فقط به پیشامد قبلی وابسته است. به این ترتیب احتمال رخداد پیشامدها در چنین مدلی فقط به زمان قبل وابسته بوده و بقیه پیشامدها در میزان احتمال دخالت نمی‌کنند.

چنین وضعیتی را برای فرایند تصادفی گاهی خاصیت «عدم حافظه» (Memoryless) نیز می‌نامند. این مدل به افتخار ریاضی‌دان روسی «آندری مارکوف» (Andrey Markov) که در سال‌های اولیه قرن بیستم در این زمینه دست به نوآوری زده بود، مدل مارکوف یا زنجیره مارکوف نامیده می‌شود.

از طرفی «مدل پنهان مارکوف» (Hidden Markov Model) یا به اختصار HMM یکی از مدل‌های متداول برای داده‌های موقتی یا مقطعی است. امروزه از این مدل برای بیان خصوصیات چنین داده‌هایی در علم داده استفاده می‌شود. به این منظور برای کسانی که می‌خواهند به عنوان متخصص در تحلیل داده‌ها (Data Scientist) فعالیت کنند، شناخت این مدل و خصوصیات آن ضروری است.

در فرآیند مارکوف با دنباله‌ای از متغیرهای تصادفی سروکار داریم. متغیر تصادفی که به صورت $$X$$ نشان داده می‌شود، در حقیقت تابعی است از فضای پیشامد و مجموعه‌ای از زیر مجموعه‌های اعداد حقیقی.

مطالعه بیشتر