AI/AI 지식
[Machine Learning] Markov Chain을 고등학생에게 설명하려면 어떤 방식이 제일 좋을까요?
마르코프 과정은 마르코프 특성(Markov Property)을 지닌 이산시간(Discrete time) 확률과정(stochastic process)입니다. $$x_{1} = Ax_{0}, x_{2} = Ax_{1}, ..., x_{n+1} = Ax_{n}$$ 1. x : 상태 벡터 2. 마르코프 체인 : 상태 벡터들의 수열 3. A : 상태변이행렬(=상태전이행렬) 4. A의 각 열/행(합이 1이 되는 열/행) : 확률 벡터 초기 상태를 나타내는 벡터가 주어지고, 현재 상태에 따라 다음 상태를 확률적으로 예측하는 행렬(상태변이행렬, 또는 상태전이행렬이라 합니다)이 있을 때, 그 행렬과 벡터의 곱의 결과가 다음 상태 예측의 입력 벡터로 쓰이고 그런 식으로 생성된 일련의 벡터들을 마르코프 체인이라고 합니다. ..
2022. 8. 23. 00:27