28、机器学习在物联网中的不同用途

机器学习在物联网中的不同用途

1. 机器学习算法相关模型

1.1 Markov模型

Markov模型属于随机模型，主要用于处理概率分布问题，其中Markov链模型应用较为广泛。在管理链中，Markov变量会因状态分布的变化而停止时间估计。Markov链与Markov模型类似，但它用于隐藏状态的精细变化。每个状态由一个概率状态函数表示，每个HMM（隐马尔可夫模型）状态可看作一个隐藏数字、记录编号，并产生状态转移的分布。

在一些研究中，为解决某些实际问题，提出了隐藏Markov模型（CHMM）。该模型通过加速车辆驾驶记录来进行训练，适用于多任务场景。例如，在实现停车识别系统时，有人使用了Field计算、priez和Markov Random（MRF）的组合。MRF图具有特定的属性，通过处理停车场摄像头的图像，提取关键特征，利用priez对停车区域进行分类或清理，以解决MRF冲突，且在限定priez方面表现出色，准确率超过7.95%。

此外，Markov决策过程（MDP）也有重要应用。它适用于特定模型和决策问题，能给出合适的决策。在相关研究中，不同MDP的活动采用一系列计划，活动计划采用强化学习的Q准则方法。通过Q准则，可评估奖励或惩罚，从状态和测量中学习，最终从实际操作中获得最佳算法。

1.2 决策结构

决策树用于处理与过程相关的功能，但不进行决策。在未来的互联网应用中，决策树会与其他四种算法（RF、MLP、遗传算法和协调pries）一起进行测试，以应对预期的交通拥堵。在计算方面，决策树在与其他算法的比较中，在精度和召回率上表现稍好。

决策树类似于除按值划分的双点数字树之外的变量类型。由于递归二分