Изменения

[[Файл:СММ_пример.png|550px500px|thumb|right|Пример СММ]]

* Кластерный анализ(англ. ''Cluster analysis'')<ref>[https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D0%BB%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7 Кластерный анализ]</ref> {{---}} многомерная статистическая процедура, выполняющая сбор данных, содержащих информацию о выборке объектов, и затем упорядочивающая объекты в сравнительно однородные группы.

*Регрессионный анализ(англ. ''Regression analysis'')<ref>[https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A0%D0%B5%D0%B3%D1%80%D0%B5%D1%81%D1%81%D0%B8%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7 Регрессионный анализ]</ref> {{---}} статистический метод исследования влияния одной или нескольких независимых переменных <tex>X_1, X_2, ..., \dots X_p</tex> на зависимую переменную <tex>Y</tex>.* Задача классифика́ции(англ. ''Statistical classification'')<ref>[https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B0_%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D1%81%D1%81%D0%B8%D1%84%D0%B8%D0%BA%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8 Задача классификации]</ref> {{---}} формализованная задача, в которой имеется множество объектов (ситуаций), разделённых некоторым образом на классы.

Параметр задачи обучения СММ {{- --}} это нахождение лучшего результата.Пусть дана выходная последовательность или множество таких последовательностей,лучший набор состояний переходов и вероятности эмиссии.Задача, как правило, для получения максимальной вероятностной оценки параметров СММ, учитывая множество выходных последовательностей.Не существует общего решения этой задачи, но для нахождения локального максимально правдоподобного результата может быть эффективно использован [[Алгоритм Баума-Велша]](англ. Baum–Welch algorithm).Если же СММ используется для прогнозирования временных рядов, то можно использовать более изощренный метод, такой как Марковская цепь Монте - Карло (англ. Markov chain Monte Carlo)<ref>[https://en.wikipedia.org/wiki/Markov_chain_Monte_Carlo Markov chain Monte Carlo(МСМС)]</ref>, что оказалось благоприятным для нахождения одной модели вероятности как с точки зрения точности, так и стабильности.<ref>Sipos, I. Róbert. Parallel stratified MCMC sampling of AR-HMMs for stochastic time series prediction. In: Proceedings, 4th Stochastic Modeling Techniques and Data Analysis International Conference with Demographics Workshop (SMTDA2016), pp. 295-306. Valletta, 2016.[http://1drv.ms/b/s!ApL_0Av0YGDLglwEOv1aYAGbmQeL PDF]</ref>. Поскольку в МЦМК возникают значительные вычислительные нагрузки, то в случаях, когда вычислительная масштабируемость представляет также интерес, можно также прибегнуть к вариационные вариационной аппроксимации Байесовского вывода<ref>[https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%91%D0%B0%D0%B9%D0%B5%D1%81%D0%BE%D0%B2%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B9_%D0%B2%D1%8B%D0%B2%D0%BE%D0%B4 Байесовский вывод]</ref><ref>Sotirios P. Chatzis, Dimitrios Kosmopoulos, “A Variational Bayesian Methodology for Hidden Markov Models utilizing Student’s-t Mixtures,” Pattern Recognition, vol. 44, no. 2, pp. 295-306, Feb. 2011. [http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0031320310004383]</ref>.Действительно, приближенный вариационный вывод предлагает вычислительную эффективность, сравнимую с максимизацией ожидания,ведь пока производящий профиль точности лишь немного уступает точной МЦМК-типа Байесовского вывода.

==См.также==