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岳阳公司网站制作,大连网龙网络科技,云主机wordpress,设计出色的网站** 数据挖掘08——基于统计模型的序列数据挖掘 ** 一、概述 1.序列数据挖掘方法分类 #xff08;1#xff09;模式匹配 把未知量伸长或者缩短到参考模式的长度。 然后使用动态规划方法把被比较的数据扭曲或者弯折#xff0c;时期特征与模型特征对齐。 比如#xff1a;DTW 1模式匹配把未知量伸长或者缩短到参考模式的长度。然后使用动态规划方法把被比较的数据扭曲或者弯折时期特征与模型特征对齐。比如DTW2统计学习方法对时间序列结构建立统计模型比如HMM 、CRF3神经网络模拟大脑在处理时间序列信息和工作记忆时所依赖的核心原理比如RNN、 LSTM 、 Transformer2.隐马尔可夫模型1定义**隐马尔可夫模型Hidden Markov Model, HMM**是一种经典的概率图模型用于建模含有隐藏状态的时序随机过程。2核心思想看得见的输出看不见的状态3HMM 的关键假设是系统的真实状态隐藏状态无法直接观测但每个状态会以一定概率生成一个可观测的输出观测值。下一状态只依赖于当前状态。4举个例子“天气与冰淇淋”隐藏状态真实天气晴天Sunny、雨天Rainy——你不知道每天具体是什么天气。观测值你能看到的每天朋友吃 1、2 或 3 个冰淇淋。问题根据过去一周他吃的冰淇淋数量推断最可能的天气序列。这就是HMM模型要做的事。