Hands-On Markov Models with Python

Hidden Markov Model (HMM) is a statistical model based on the Markov chain concept. Hands-On Markov Models with Python helps you get to grips with HMMs and different inference algorithms by working on real-world problems. The hands-on examples explored in the book help you simplify the process flow in machine learning by using Markov model concepts, thereby making it accessible to everyone.Once you’ve covered the basic concepts of Markov chains, you’ll get insights into Markov processes, models,

这是一本深入探讨隐马尔可夫模型(HMM) 及其应用的书籍。书中首先介绍了随机过程的基本概念，包括随机变量和随机过程的定义，以及确定性随机过程和随机过程的区别。接着，书中详细阐述了马尔可夫过程的定义、分类和特性，包括离散时间和离散状态空间、离散时间和连续状态空间、连续时间和离散状态空间以及连续时间和连续状态空间四种主要类别。 书中还详细介绍了隐马尔可夫模型(HMM)的评估方法，包括模型预测准确性和模型解释性两个标准，并探讨了前向算法的基本概念和定义，以及前向-后向算法(平滑) 和Viterbi算法的简介。此外，书中还深入探讨了HMMs在时间序列预测中的应用，包括语音识别、自然语言处理以及金融市场预测等。 书中还详细讲解了强化学习的基本概念，包括Markov决策过程(MDP) ，强化学习，Markov奖励过程等，并介绍了股票价格数据的收集与整合的方法，包括如何使用Python编程、requests库、pandas库等工具和技术来获取和处理股票历史价格数据。