什么是马尔科夫骨架建模

马尔科夫骨架建模是一种用于建立时间序列数据模型的方法。它基于马尔科夫链，通过将时间序列数据转换为状态序列数据，然后利用马尔科夫链来学习这些状态之间的转移概率，从而建立模型。这个模型可以用于时间序列数据的预测、异常检测、数据压缩等任务。在建立模型时，马尔科夫骨架建模方法考虑了数据中的时间依赖性，因此比一些传统的时间序列模型更加灵活和适用性强。