기계학습1 [머신러닝] HMM - Hidden Markov Model(1) 본 포스팅은 다음 포스팅[http://untitledtblog.tistory.com/97]을 참고하여 작성했습니다. HMM 개요 HMM은 MM(Markov Model)에서 발전된 방법으로 관찰 가능한 결과와 관찰이 불가능한 은닉된 상태로 이루어진 모델입니다.관찰가능한 결과를 야기하는 직접적인 원인은 관측될 수 없는 은닉 상태들이고, 오직 그 상태들이 마르코프 과정을 통해 도출된 결과들만이 관찰 될 수 있기 때문에 마르코프 모델 앞에 '은닉' 이라는 수식어가 붙었습니다. 여기서 왜 '은닉'이 붙었는지 의문이 갈 수 있습니다.실제 문제를 예로 들면, 환율의 변동을 통해 주식 시장의 상태를 유추하는 등, 관찰 가능한 정보로부터 은닉된 정보를 유추해야 하는 경우가 많습니다. HMM은 이러한 문제를 해결하기 위해.. 2017. 11. 11. 이전 1 다음 반응형
