马尔可夫预测模型是将时间序列看作一个过程，通过对事物不同状态的（）与状态之间转移概率的研究，确定状态变化趋势，预测事物的未来。

A. k-means$;$线性回归$;$神经网络$;$决策树

A. 专家系统$;$机器学习$;$神经网络$;$模式识别

A. set$;$list$;$tuple$;$dict

A. 置信度$;$对比度$;$mAP$;$分辨率

A. 序列数据的输入和输出通常是不固定的，有的序列长，有的序列短$;$全连接网络的根本不能处理任何序列数据$;$全连接网络的层次太深导致梯度消失，所以不能处理序列问题$;$命名实体识别问题是一个无法解决的问题，全连接网络也不能解决这个问题

A. 数值计算
$;$自动控制
$;$人工智能
$;$模拟仿真

A. 已知类别的样本质量 $;$分类准则 $;$特征选取 $;$模式相似性测度

A. PCA$;$LSA$;$LDA$;$k-means