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数据挖掘在各行各业中的应用与发展越来越引人注目,随着数据存储的爆炸式增长,利用机器学习算法来进行数据挖掘将会带来不可估量的价值.尤其是在日新月异的金融行业,利用机器学习算法分析金融数据,能帮助投资者做出更快更好的决策.本文利用隐马尔科夫模型对股票价格进行预测.首先对隐马尔科夫模型进行了全面深入的介绍,模型的形式定义及参数有:观测序列、状态序列、状态转移概率矩阵、观测概率矩阵,以及初始状态概率矩阵.对于HMM模型的三个基本问题:概率计算问题、预测问题,以及学习问题,进行了详细的推理分析.包括解决概率计