시계열예측
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마르코프 연쇄| 확률론적 시계열 모델 이해하기 | 마르코프, 시계열 모델, 확률론오늘도 팁 2024. 7. 2. 20:31
지속적으로 변화하는 데이터와 그 미래를 예측하는 흥미로운 세계에 오신 것을 환영합니다. 이 블로그를 통해 마르코프 연쇄와 확률론적 시계열 모델의 매력적인 세계에 대해 비교해 보겠습니다.마르코프 연쇄는 과거 상태에만 의존하여 미래 상태를 예측하는 확률론적 모델입니다. 이는 말레이시아 수학자 마르코프의 이름을 따서 명명된 것으로, 기상 예측, 주식 시장 분석, 자연어 처리와 같은 다양한 분야에서 널리 사용됩니다.한편, 확률론적 시계열 모델은 시간 가중의 데이터를 처리하는 강력한 도구입니다. 이 모델은 과거 관측치를 사용하여 미래 추세와 패턴을 식별하고 예측하는 데 사용할 수 있습니다. 이러한 모델은 멀티미디어 추천 시스템, 경제 분석, 의료 응용과 같은 복잡한 시스템에 통찰력을 알려알려드리겠습니다.이 블로그..