8、数据分类与隐马尔可夫模型详解

数据分类与隐马尔可夫模型详解

在数据处理和分析领域，分类是一项关键任务。我们可以使用决策树对数据进行分类，这种方法在进行分层分类以及某些属性能够很好地确定分割点时非常有用。例如，决策树和随机森林在对蘑菇的可食用性进行分类方面表现出色。不过要记住，千万不要在野外使用这些方法来对蘑菇进行分类，最好找专业的真菌学家。

隐马尔可夫模型引入

我们的直觉在很多事情中起着重要作用。比如，它能告诉我们某些单词往往属于特定的词性，或者如果一个用户访问了注册页面，那么她成为客户的概率就会更高。但我们如何围绕这种直觉构建一个模型呢？这就引出了隐马尔可夫模型（HMMs）。

隐马尔可夫模型能够利用观测结果和对状态运作方式的假设，找出给定系统的隐藏状态。下面我们将详细探讨它的应用。

利用状态机跟踪用户行为

1. 销售漏斗与用户状态
   销售漏斗描述了不同层次的客户互动。人们最初是潜在客户，之后会过渡到更活跃的状态。潜在客户就像“潜水者”，他们可能只访问网站一两次，通常不会有进一步的互动。而用户喜欢浏览网站，偶尔会进行购买。客户则非常活跃，已经购买过商品，但通常不会在短时间内大量购买，有时会暂时回到用户状态。
   假设我们有一家在线商店，经过统计发现，访问网站的潜在客户中有 15%会注册，5%会直接成为客户。如果访客已经是用户，他有 5%的概率会取消账户，15%的概率会购买商品。如果访客是客户，他只有 2%的概率会取消账户，95%的概率会回到用户状态，而不是持续购买商品。
   我们可以用一个转移矩阵来表示这些信息，如下表所示：
   | | 潜在客户 | 用户 | 客户 |
   | — | —