時系列データ：隠れマルコフモデルの基礎と、リカレントネットの台等 - HELLO CYBERNETICSはじめに 隠れマルコフモデル 確率分布として考える 隠れていないマルコフモデル 隠れマルコフモデル 隠れマルコフモデルの学習 隠れマルコフモデルでの予測 隠れマルコフモデルで何ができるか リカレントネット リカレントネットの構造 時間方向への展開 深層学習について 記事 はじめに 隠れマルコフモデルでは、時系列的に変動するデータを確率的なモデルで表現します。 通常の機械学習手法（例えばサポートベクターマシン）などでは、データは各時刻毎に独立したデータであると仮定しており、そのデータの順番に意味がないという前提を持っています。（厳密には更に強く仮定をし、各データ点はある一つの確率分布から生起しているとし、各データ点同士は独立であるとする。これを独立同分布に従うデータと言う。） 一方で隠れマルコフモデルでは、データの変動（隠れマルコフモデルでは遷移と呼ぶ）が確率的に起こっているとしてその部分を
