马尔科夫链定义马尔科夫链的定义如下从定义中我们不难看出马氏链当前状态只与前一个状态相关。比如我们预测明天天气，只考虑今天天气状况，不考虑昨天前天的天气状况。 马尔科夫链平稳状态举个具体的例子。社会学家把人按其经济状况分为3类：下层，中层，上层，我们用1,2,3表示这三个阶层。社会学家发现决定一个人的收入阶层最重要的因素就是其父母的收入阶层。如果一个人的收入属于下层类别，则它的孩子属于下层
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2023-10-01 14:09:53
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前言随机过程讨论的是随机变量随时间的变化情况，根据统计时间节点的连续与否和随机变量变化的连续与否可分为以下四种类型：
· 连续型随机过程：变量连续、时间节点连续
· 离散型随机过程：变量离散、时间节点连续
· 连续随机序列：变量连续、时间节点离散
· 离散随机序列：变量离散、时间节点离散本篇文章里介绍的是状态离散、时间节点离散的随机过程的一种。Markov链，简称马氏链。
马氏链的代表性质是马氏性
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2024-05-19 08:55:39
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# Python实现马尔可夫链平稳
在本篇文章中，我将指导你如何在Python中实现马尔可夫链（Markov Chain）的平稳性。我们将通过一系列步骤来完成这个任务。无论你是初学者还是有一定编程基础的人，本指南都会帮助你逐步熟悉相关知识。
## 1. 马尔可夫链概述
马尔可夫链是一种随机过程，具有无记忆性。即当前状态只依赖于前一个状态。我们用状态转移矩阵来描述马尔可夫链的状态转移过程。
马尔科夫链定义马尔科夫链的定义如下从定义中我们不难看出马氏链当前状态只与前一个状态相关。比如我们预测明天天气，只考虑今天天气状况，不考虑昨天前天的天气状况。 马尔科夫链平稳状态举个具体的例子。社会学家把人按其经济状况分为3类：下层，中层，上层，我们用1,2,3表示这三个阶层。社会学家发现决定一个人的收入阶层最重要的因素就是其父母的收入阶层。如果一个人的收入属于下层类别，则它的孩子属于下层
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2024-09-25 10:25:17
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常用的距离测度方法有：欧式距离，闵可夫斯基距离，曼哈顿距离，马式距离等。除马式距离外，R语言中的philentropy包基本上都满足了学者进行距离测度的需求。本次除介绍philentropy包外，另外介绍马式距离的R语言中的实现函数，以供所需的同学查阅自取。1.mahalanobis马式距离 # 关于python中马氏距离的实现，请参考： 在R中是否有相当于Mahalanobis()函
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2023-11-22 19:12:21
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学习LDA模型背后的数学原理，参考的文章为《LDA数学八卦》，文章中讲到马氏链及其平稳分布，觉得很有意思，也容易理解，就用Java验证了一下作者的数据及结论。现把代码贴出来，供以后的学习参考。public class Main {
private static final double[][]
tm={
{0.65, 0.28, 0.07
原创
2013-09-16 18:29:17
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这一篇文章主要讲解马氏距离、匈牙利匹配算法、卡尔曼滤波等三个部分，是为了后续讲解Deep Sort多目标跟踪提供先验知识。一、马氏距离
参考博文：
https://www.jianshu.com/p/5706a108a0c6
1⃣️ 马氏距离定义：
马氏距离是由印度统计学家马哈拉诺比斯（
P. C. Mahalanobis）提出的，
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2023-12-05 19:48:53
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马氏距离(Mahalanobis Distance)是度量学习中一种常用的距离指标，同欧氏距离、曼哈顿距离、汉明距离等一样被用作评定数据之间的相似度指标。但却可以应对高维线性分布的数据中各维度间非独立同分布的问题。1 什么是马氏距离马氏距离(Mahalanobis Distance)是一种距离的度量，可以看作是欧氏距离的一种修正，修正了欧式距离中各个维度尺度不一致且相关的问题。 单个数据点的马氏距
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2023-12-26 08:30:00
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在数据关联中，常常采用马氏距离来计算实际观测特征 j 的距离，从而能较为准确的选出最可能的关联。具体的做法是：D(ij)=sqrt( ( Z(i)-μ(j) )'Σ^(-1)( Z(i)-μ(j) ) )Z(i)表示当前激光雷达的第i个测量，μ表示EKF或其他算法所维护的地图集合，$\underset{j}{\mathop{\arg \min }}\,{{D}_{ij}}$ 即为所求关联。&nbs
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2023-12-14 22:14:20
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马氏链模型（Markov Chain）对于有随机因素影响的动态系统，系统从这个时期到下个时期的状态按照一定的概率进行转移，并且下个时期的状态只取决于这个时期的状态和转移概率。无后效性：已知现在，将来与历史无关。具有无后效性，时间、状态均为离散的随机转移过程通常用马氏链模型描述。实例1：健康与疾病本实例介绍马氏链的基本概念，以及两种主要类型——正则链和吸收链。人的健康状态随时间的推移会发生转变，人寿
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2023-11-03 10:25:53
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可参考：马尔可夫预测法认为，只要当事物的现在状态为已知时，人们就可以预测其未来的状态，而不需要知道事物的过去状态，即马尔可夫链具有无后效性特征，这也被后人称为马尔可夫性。这一特性避开了其他预测方法在搜集历史资料时所遇到的一系列难题，使得它无论是理论上还是应用上都占有很重要的地位。 因此，检验随机过程是否具有马尔可夫性是应用马尔可夫概型分析的必要前提。第一步、建立转移概率矩阵准确计算整个目标系统的转
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2023-10-29 10:25:06
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# 马尔可夫链模拟在R语言中的实现指南
马尔可夫链是一种数学系统，它经历的状态是随机的，但未来的状态只依赖于当前状态，而与过去的状态无关。在本篇文章中，我们将一步步指导你实现一个简单的马尔可夫链模拟，并用R语言进行编程。
## 整体流程
以下是实现马尔可夫链模拟的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 定义马尔可夫链的状态及转移概率 |
| 2
随着云计算技术的深入发展，无服务器架构正在兴起。2019 年 2 月，加州大学伯克利分校发表了名为《Cloud Programming Simplified: A Berkerley View on Serverless Computing》的论文，对 Serverless 的形成、现状以及未来进行了全面的梳理和总结，指出 Serverless 即将成为下一代云服务的主流形态。值得一
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2024-08-14 20:13:17
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1. 距离计算方式1.1 欧式距离（直线距离） 和 分别为两个n维向量，距离计算公式为：当不同维度的量纲不一致时，量纲大的维度权重会变大，解决方式为： 1). 向量归一化 2). 欧式距离标准化。其中为第i个维度的标准差(根据整个数据集计算) &nb
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2023-12-08 12:43:19
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在数据关联中，常常采用马氏距离来计算实际观测特征 j 的距离，从而能较为准确的选出最可能的关联。具体的做法是：D(ij)=sqrt( (-μ(j) )'Σ^(-1)(-μ(j) ) )Z(i)表示当前激光雷达的第i个测量，μ表示EKF或其他算法所维护的地图集合，$\underset{j}{\mathop{\arg \min }}\,{{D}_{ij}}$ 即为所求关联。 技术
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2023-10-07 16:08:26
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马氏距离(Mahalanobis Distence)是度量学习(metric learning)中一种常用的测度，所谓测度/距离函数/度量(metric)也就是定义一个空间中元素间距离的函数，所谓度量学习也叫做相似度学习。什么是马氏距离似乎是一种更好度量相似度的方法。马氏距离是基于样本分布的一种距离。物理意义就是在规范化的主成分空间中的欧氏距离。所谓规范化的主成分空间就是利用主成分分析对一些数据进
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2023-10-07 16:07:11
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介绍马氏距离是由印度统计学家马哈拉诺比斯（P. C. Mahalanobis）提出的，表示数据的协方差距离。它是一种有效的计算两个未知样本集的相似度的方法。与欧氏距离不同的是它考虑到各种特性之间的联系（例如：一条关于身高的信息会带来一条关于体重的信息，因为两者是有关联的）并且是尺度无关的（scale-invariant），即独立于测量尺度，广泛用于分类和聚类分析。相关概念方差：方差是标准差的平方，
看了很多关于马氏距离（Mahalanobis Distance）的介绍，但是总感觉有一些地方不太清晰，所以结合数学公式、机器学习中的应用案例，从头梳理一下。马氏距离实际上是欧氏距离在多变量下的“加强版”，用于测量点（向量）与分布之间的距离。在具体介绍马氏距离之前，首先需要了解下协方差的概念、欧式距离的概念。什么情况下适用马氏距离？当需要度量点（向量）与多变量分布之间的距离时，如果直接采用欧式距离，
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2023-11-03 09:39:48
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【概述】在数据挖掘中，经常需要计算样本之间的相似度，通常做法是计算样本之间的距离。比如判断 A、B、C 三种商品之间的相似性，可以先按照商品特征构建 A、B、C 各自的向量，然后求向量间的距离，距离近就表示彼此相似度高。【曼哈顿距离】曼哈顿距离又称马氏距离（Manhattan distance），想象在曼哈顿街道上，从一个十字路口开车到另一个十字路口，驾驶距离就是这个“曼哈顿距离”。两个 n 维向
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2024-10-31 10:26:40
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在这个快速变化的技术时代，数据备份与恢复变得愈发重要。特别是在出现“python马氏离”这种问题时，有效的备份策略和恢复流程能够帮助我们迅速应对各种突发情况。
### 备份策略
首先，我们需要制定一个清晰的备份策略。以下是我的备份流程图：
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flowchart TD
A[确定备份需求] --> B[选择备份工具]
B --> C[配置备份设置]
C
