基于马尔可夫链的省份人才占比预测模型假设1.不考虑人才总数增长对人才流动的影响 2.不考虑未来各省份政策改变造成的影响 3.每个省份有一定百分比的固定人才马尔科夫链马尔可夫链（Markov chain），又称离散时间马尔可夫链（discrete-time Markov chain），因俄国数学家安德烈·马尔可夫（俄语：Андрей Андреевич Марков）得名，为状态空间中经过从一个状态
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2024-11-01 18:48:27
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# R语言中的马尔科夫链预测：新手入门指南
马尔科夫链是一种广泛用于时间序列预测的统计模型。它依赖于“无记忆”特性，意味着未来的状态仅依赖于当前状态，而与如何到达当前状态的路径无关。本文将指导新手通过R语言实现简单的马尔科夫链预测，帮助你更好地理解其实施流程和相关编码。
## 整体流程
下面是实现马尔科夫链预测的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
1.马尔可夫链(Markov Chain) 马尔可夫链（Markov chain），又称离散时间马尔可夫链（discrete-time Markov chain），因俄国数学家安德烈·马尔可夫（A.A.Markov）得名。描述的是状态空间中经过从一个状态到另一个状态的转换的随机过程。该过程要求具备“无记忆
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2024-04-07 13:30:41
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前言 马尔科夫链在RBM的训练中占据重要地位，因为它提供了从复杂的概率分布(比如马尔科夫随机场MRF的吉布斯分布)中提取样本。这一部分主要就是对马尔科夫链做个基本的理论介绍，将要着重强调的是，将吉布斯采样作为一种马尔科夫链蒙特卡洛方法去训练马尔科夫随机场以及训练RBM。马尔科夫链一个马尔科夫链是离散时间的随机过程，系统的下一个状态仅仅依赖当前的所处状态，与在它之前发生的事情无关。形式上，一个马尔科
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2024-03-11 15:14:24
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重新把《编程珠玑》读了一遍，以前并没有仔细研究最后一章的生成随机文本，昨天仔细读了一下，感悟颇深，想记录一下自己的感悟，顺便理清一下思路。 言归正传，要通过读取一个文档来生成一个随机的文档，作者使用的方法是根据k连单词的后一个单词的出现概率来选取下一个单词。作者在书中用的方法是读取之后，对数组进行排序，那么前k个单词相同的子串一定是相邻的，然后通过二分查找，找
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2023-11-01 15:21:59
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目录MCMC(一)蒙特卡罗方法MCMC(二)马尔科夫链MCMC(三)MCMC采样和M-H采样 MCMC(四)Gibbs采样 Python 2.7 版本：import numpy as np
matrix = np.matrix([[0.9,0.075,0.025],[0.15,0.8,0.05],[
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2023-11-06 14:00:49
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若每年要统计一个城市极其郊区人口，像，可以显示60%住城市，40%住郊区，加起来是1；具有这种特性的向量称为：概率向量；随机矩阵是各列都是这样的向量组成的方阵；马尔科夫链是一个概率向量序列，和一个随机矩阵P（）例1：城市与郊区之间移动模型/随机矩阵： 即每年有5%的城市人口流到郊区，3%的郊区人口留到城市；假设此城市2000年城市人口600000，郊区400000，则2001年人口：例2
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2023-05-18 11:29:17
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为了预测天气，假设观察多次后，得到天气变化的概率存在如下转换： 第一天|第二天|概率 : :|: :|: : 晴天
原创
2022-08-10 17:42:22
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什么是马尔可夫链一句话描述：状态空间中经过从一个状态到另一个状态的转换的随机过程。该过程要求具备无记忆的性质：下一状态的概率分布只能由当前状态决定，在时间序列中它前面的事件均与之无关。也就是说，马尔可夫链是一个随机系统，它必须满足两个条件：系统任意时刻可以用有限个可能状态之一来描述系统无后效性，即某阶段的状态一旦确定，则此后过程的演变不再受此前各种状态及决策的影响在马尔可夫链的每一步，系统根据概率
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2023-12-15 14:26:39
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变阶马尔科夫链模型是一种动态建模工具，广泛应用于预测和分析系统状态演变的场景中。在许多实际问题中，状态之间的转移不是固定的，而是随着系统的历史和环境变化而变化，变阶马尔科夫链模型非常适合这类问题。
### 背景定位
近年来，随着机器学习和数据分析技术的发展，变阶马尔科夫链的研究逐渐受到关注。此模型在很多应用场景中能够有效地捕捉时间序列数据中的复杂关系，提供更准确的预测能力。
时间轴展示了变阶
隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是统计模型，它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。然后利用这些参数来作进一步的分析，例如模式识别。是在被建模的系统被认为是一个马尔可夫过程与未观测到的（隐藏的）的状态的统计马尔可夫模型。 具体原理可以参考“一文搞懂HMM（隐马尔可夫模型）“： 用python根据原理实现HMM，然后
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2023-12-01 13:26:23
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1、作用马尔可夫是俄国著名的数学家。马尔可夫预测法是以马尔可夫的名字命名的一种特殊的预测方法。马尔可夫预测法主要用于市场预测和销售期望利润的预测。它是基于马尔可夫链，根据事件的目前状况预测其将来各个时刻（或时期）变动状况的一种预测方法。马尔可夫预测法是对地理、天气、市场、进行预测的基本方法，它是地理预测中常用的重要方法之一。2、输入输出描述输入：随时间序列变化的定类或定序变量输出：马尔可夫链预测的
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2024-01-14 20:52:32
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再一次遇到了Markov模型与条件随机场的问题，学而时习之，又有了新的体会。所以我决定从头开始再重新整理一次马尔科夫模型与条件随机场。 马尔科夫模型是一种无向概率图模型，其与马尔科夫链并不是很一样。马尔科夫链的节点是状态，边是转移概率，是template CPD的一种有向状态转移表达。而马尔科夫模型是与贝叶斯模型并列的一种概率图模型。其作用是描述互相影响，互相作用，不存在因果关系的两个随机变
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2024-01-02 13:10:16
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我们被要求在本周提供一个报告，该报告将统计，优化等数值方法与金融结合在一起。分析师通常关心检测市场何时“发生变化”：几个月或几年内市场的典型行为可以立即转变为非常不同的行为。投资者希望及时发现这些变化，以便可以相应地调整其策略，但是这样做可能很困难。让我们考虑一个简化的示例。牛市可以被定义股票市场普遍看涨且持续时间较长的市场。熊市对应于指延续时间相对较长的大跌并且有相对较高的波动性。我们可以使用随
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2023-11-10 05:55:08
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基于隐马尔可夫模型预测算法的无人车行为预测 无人车的行为预测问题一直都是无人车研究的一个重要问题，因为只有在无人车可以对周围环境以及交通参与者有了很好的理解和预测的基础上，在能保证无人车可以安全的在道路上行驶。但是在实际道路中，交通情况有是十分复杂的，我们无法对道路上的每个交通参与者的行为做出完全准确地预测，所以预测问题最终归结为概率问题。 1、隐马尔可夫模型 在介绍隐马尔科夫模型之前，为了读者更
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2023-08-24 14:28:40
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Markov chain -- 马尔科夫链【定义】在机器学习算法中，马尔可夫链(Markov chain)是个很重要的概念。马尔可夫链（Markov chain），又称离散时间马尔可夫链（discrete-time Markov chain），因俄国数学家安德烈·马尔可夫得名，为状态空间中经过从一个状态到另一个状态的转换的随机过程。该过程要求具备“无记忆”的性质：下一状态的概率分布只能由当前状态决
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2023-12-19 14:56:09
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概念：则称为马尔可夫过程。定理1：独立过程是马尔可夫过程。定理2：若独立增量过程满足初始分布，则为马尔可夫过程。马氏过程的有限维分布由一维分布和条件分布完全确定。 离散参数马氏链：转移矩阵是随机矩阵，其行向量都是概率向量。k步转移概率：C-K方程： 齐次马氏链：一步转移概率与初始时刻无关绝对分布：初始分布：绝对分布由初始分布和一步转移概率确定：遍历性：对一切i，j，存在常数，使
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2023-10-31 22:42:08
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马尔可夫链，因俄罗斯数学家安德烈·马尔可夫（俄语：Андрей Андреевич Марков）得名，是数学中具有马尔可夫性质的离散时间随机过程。该过程中，在给定当前知识或信息的情况下，只有当前的状态用来预测将来，过去（即当前以前的历史状态）对于预测将来（即当前以后的未来状态）是无关的。 在马尔可夫链的每一步，系统根据概率分布，可以从一个状态变到另一个状态,也可以保持当前状态。状态的改变叫做过
目录马尔科夫链马尔科夫链的平稳分布马尔科夫链进入稳态的转移过程马尔科夫链稳态的意义稳态判定：细致平稳条件 马尔科夫链随机过程指的是一个随机变量序列：，而马尔科夫链就是随机过程中的一种典型类型，其概率图如下： 马尔科夫链在不同的时间 对应着不同的状态节点 ，实际上就是用时间串联起来的一个个随机变量，这一组随机变量共享一个状态空间，其中包含 随着时间不断向前移动，马尔科夫链中的不同状态节点就在不同的
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2024-01-28 05:50:39
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数学表达条件一 …… 概率向量(状态向量)条件二 …… 转移概率矩阵例子附录1. 马尔科夫假设的概率理解2. 参考 数学表达详细的数学表达还是建议看这里 马克科夫链是一个随机系统，必须满足两个条件：系统任意时刻可以用有限个可能状态之一来描述系统无后效性，即某阶段的状态一旦确定，则此后过程的演变不再受此前各种状态及决策的影响 无后效性(附录有详细描述)条件一 …… 概率向量(状态向量)X(n)
