若某一系统在已知现在情况的条件下，系统未来情况只与现在有关，与历史无直接关系，则称描述这类随机现象的数学模型为马尔可夫模型（马氏模型）。
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2023-05-31 10:03:21
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目录 前言 一、马尔可夫链的定义 二、转移概率矩阵
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2023-10-11 09:19:08
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隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）作为一种统计分析模型，创立于20世纪70年代。80年代得到了传播和发展，成为信号处理的一个重要方向，现已成功地用于语音识别，行为识别，文字识别以及故障诊断等领域。基本理论隐马尔可夫模型是马尔可夫链的一种，它的状态不能直接观察到，但能通过观测向量序列观察到，每个观测向量都是通过某些概率密度分布表现为各种状态，每一个观测向量是由一个具有相
前言隐马尔可夫模型(HMM)是可用于标注问题的统计学习模型，描述由隐藏的马尔可夫链随机生成观测序列的过程，属于生成模型。马尔可夫模型理论与分析参考《统计学习方法》这本书，书上已经讲得很详细，本文只是想详细分析一下前向算法和后向算法，加深对算法的理解，并希望能帮助到他人。前向算法理论分析定义前向算法的定义.PNG定义解析：由于每个状态生成一个观测变量，那么在t时刻就会生成t个观测变量，在t时刻处于状
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2023-10-06 22:41:58
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# 马尔可夫预测实现指南
在本篇文章中，我们将一起探讨如何实现马尔可夫预测模型，使用Python编写代码。马尔可夫模型是一种统计模型，依赖于当前状态来预测下一状态。它适用于许多领域，包括自然语言处理、天气预测等。
## 工作流程
为了更加明确每一步的执行过程，我们将这个项目的步骤整理成一个表格：
| 步骤 | 描述 | 时
马尔可夫链模型概念：描述一类重要的随机动态系统（过程）的模型。该过程时间、状态均为离散 的随机转移过程。 特点： 1.系统在每个时期所处的状态是随机的。 2.从一时期到下时期的状态按一定概率转移。 3.下时期状态只取决于本时期状态和转移概率。即已知现在，将来与过去无关（无后效性）马氏链的基本方程状态： Xn=1,2,...k(n=1,2,...)
背景：马尔可夫过程（Markov process）是一类随机过程。它的原始模型马尔科夫链，由俄国数学家A.A. Markov于1907年提出。马尔可夫过程是研究离散时间动态系统状态空间的重要方法，它的数学基础是随机过程理论。目录1、马尔科夫链（Markov Chain）2、隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，HMM）1、马尔科夫链（Markov Chain）马尔可夫过
本文主要是在阅读过程中对本书的一些概念摘录，包括一些个人的理解，主要是思想理解不涉及到复杂的公式推导。会不定期更新，若有不准确的地方，欢迎留言指正交流本文完整代码github：anlongstory/awsome-ML-DL-leaninggithub.com第 10 章 隐马尔可夫模型模型基本假设齐次马尔可夫性假设：隐藏的马尔可夫链在任意时刻 t 的状态只依赖于其前一时刻的状态，与其他时刻的状态
####本节书摘来自华章出版社《深度学习导论及案例分析》一书中的第2章，第2.9节，作者李玉鑑 张婷2.9马尔可夫链从理论上说，前面提到的概率图模型都可以看作是对马尔可夫链（Markov Chain，MC）的推广和发展。因此，马尔可夫链实际上是一种非常经典又相对简单的概率图模型，但它侧重于刻画一个在时间上离散的随机过程。其特点在于，随机变量在下一时刻的取值状态只依赖于当前状态，与之前的状态无关。一
前言：彩票是一个坑，千万不要往里面跳。任何预测彩票的方法都不可能100%，都只能说比你盲目去买要多那么一些机会而已。 已经3个月没写博客了，因为业余时间一直在研究彩票，发现还是有很多乐趣，偶尔买买，娱乐一下。本文的目的是向大家分享一个经典的数学预测算法的思路以及代码。对于这个马尔可夫链模型，我本人以前也只是听说过，研究不深，如有错误，还请赐教，互相学习。1.马尔可夫链预测模型介绍 马尔可夫链是
说明这个是以前写的代码，回顾一下内容1 基础理论概要1 HMM 从信号处理的角度出发2 本质上HMM本身要处理的问题类型是有更大拓展意义的(毕竟大多数信息处理都可以视为一个通信系统)3 不过处理人类决策相关的系统HMM不能直接胜任(更适合处理自然类的问题)4 Deterministic Model(确定性模型) 处理一些具体的特征5 Statistical Model(统计性模型) 只考虑信号的统
目录1 Markov模型含义2 模型分析3 应用题型 3.1 问题分析3.2 模型建立4 Markov模型优缺点1 Markov模型含义 马尔可夫（Markov)预测法，就是一种关于事件发生的概率预测方法。它是根据事件的目前状况来预测其将来各个时刻（或时期)变动状况的一种预测方法。马尔
此学习笔记整理于 Ryan Mitchell Web Scraping with Python- Collecting Data from the Modern Web (2015) Chapter 8 Reading and writing natural languages这一章比较有意思，值得一看！首先上代码上面的没什么可说的，urlopen,read,utf-8 解码(好像是)，str变成
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2023-07-07 23:44:57
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说明这块是我特别喜欢的部分，因为之前用不到，所以放下了，这次感觉可以拿起来好好用。内容1 关于隐马尔科夫模型(HMM)以下都是以前自己论文里的内容：隐马尔可夫模型(以下简称 HMM)是一种研究时间序列数据的模型。HMM 真正的发展始于上个世纪 60 年代末，直到 84 年李开复用 HMM 实现了 Splinx 语音识别系统，进而开始了 HMM 研究的狂潮。HMM 先后在语音识别，文本分 析、图像识
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2023-09-22 18:16:05
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简介这一章节我们讲解马尔科夫模型。给定一组随机变量（如顾客最近的交易日期），马尔科夫模型只根据前一个状态（前一个最近交易日期）的分部指示该变量最近的分布。1、马尔科夫链基本原理令 $$ S = {S_1,S_2,...,S_n} $$ 是一个有限的状态集，我们希望得到如下的结果： $$ P(S_n|S_{n-1},S_{n-2},...,S_{1}) \eqsim P(S_n|S_{n-1})
隐马尔科夫模型有3个基本问题： 1. 概率计算问题（前向算法，后向算法） 2. 学习问题 （Baum-Welch算法） 3. 预测问题 （维特比算法）我实现了Baum-Welch算法，且该算法也包含了前向算法与后向算法。Baum-Welch算法这里先贴上书中的算法数据集本来打算试一下用自己写的HMM跑一下中文分词，但很可惜，代码运行的比较慢。 所以改成 模拟 三角波 以及 正弦波代码代码已
# Python实现马尔可夫预测的入门指南
马尔可夫预测是一种基于当前状态来预测未来状态的模型。对于刚入行的小白来说，了解如何实现马尔可夫预测可以帮助你更好地理解概率模型和数据分析的基本思想。下面是实现马尔可夫预测的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 定义状态空间 |
| 2 | 生成状态转移矩阵 |
| 3 | 进行预测 |
| 4 | 可视化结果
马尔科夫模型背景知识1随机过程2 马尔可夫性质3 马尔可夫链4 模式的形成隐马尔可夫模型1马尔可夫过程的局限性2 隐马尔可夫模型定义forward算法1 局部概率2 计算t 1时刻的值3 计算t 1时候的值viterbi算法1 局部概率与局部最优路径2 计算t 1时刻的值3 计算t 1时刻的值4 反向指针1. 背景知识1.1随机过程随机过程是随机变量的集合，其在随机变量的基础上引入时间的概念（可简
随机动态系统的最优决策过程。马尔可夫决策过程是序贯决策的主要研究领域。它是马尔可夫过程与确定性的动态规划相结合的产物，故又称马尔可夫型随机动态规划，属于运筹学中数学规划的一个分支。序贯决策 有些决策问题，决策者只需要作一次决策即可，这类决策方法称单阶段决策。但是很多时候，不仅需要单阶段决策，更需要进行多阶段决策，即序贯决策。序贯决策是指按时间顺序排列起来，以得到按顺序的各种决策(策略)，是用于随
应用领域：大多是在预测方向，所以马尔科夫模型更多是辅助作用。应用条件：某一系统在已知现在情况的条件下，系统对未来时刻的情况只与现在有关，而与过去的历史无直接关系。比如，研究一个商店的累计销售额，则未来的某一时刻的销售额只与现在时刻之前的任意时刻的累计销售额无关。马尔科夫模型的关键词应当是累计，若在当前的时间线上无法进行累计，那么是否能够找到可以在其他时间线上进行累计的可能？可以创造自己的时间线，这
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2023-09-29 20:11:06
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