强化学习第二章2.1 马尔科夫链2.2 马尔科夫奖励过程2.3 马尔科夫决策过程2.4 马尔科夫链马尔科夫奖励马尔科夫决策区别 目录 待补充。。。。。 第二章马尔科夫决策是强化学习中最常见的一种框架2.1 马尔科夫链一个状态满足马尔科夫转移指的是对于一个状态只取决于它前一个的状态而与其他状态无关 图中描述了一个状态到达其他状态的概率 对于上面这样的一个图可以用状态转移矩阵来表示 每一行代表了
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2023-12-19 21:01:17
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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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隐马尔科夫模型（HMM）及其Python实现目录1.基础介绍形式定义隐马尔科夫模型的两个基本假设一个关于感冒的实例2.HMM的三个问题2.1概率计算问题2.2学习问题2.3预测问题3.完整代码1.基础介绍首先看下模型结构，对模型有一个直观的概念：描述下这个图：分成两排，第一排是yy序列，第二排是xx序列。每个xx都只有一个yy指向它，每个yy也都有另一个yy指向它。OK，直觉上的东西说完了，下面给
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2024-01-22 12:52:38
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1. 综述已知问题规模为n的前提A，求解一个未知解B。（我们用An表示“问题规模为n的已知条件”）此时，如果把问题规模降到0，即已知A0，可以得到A0->B.如果从A0添加一个元素，得到A1的变化过程。即A0->A1; 进而有A1->A2; A2->A3; …… ; Ai->Ai+1. 这就是严格的归纳推理，也就是我们经常使用的数学归纳法；对于Ai+1，只需要它的上一
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2024-01-21 06:42:10
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# 实现 Java 马尔科夫链：从小白到入门
马尔科夫链是一种基于概率的模型，可以用于生成自然语言文本、进行预测等。本文将带领你步骤分解，教你如何在 Java 中实现一个简单的马尔科夫链。
## 流程概述
下面是实现马尔科夫链的基本流程，按照以下步骤进行开发：
| 步骤 | 描述 |
|------|------------------------|
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描述：隐马尔科夫模型的三个基本问题之一：概率计算问题。给定模型λ=（A，B，π）和观测序列O=(o1，o2，...，oT)，计算在模型λ下观测序列O出现的概率P(O|λ)概率计算问题有三种求解方法： 直接计算法（时间复杂度为O(TN^T)，计算量非常大，不易实现） 前向算法：A：状态转移概率矩阵；B：观测概率矩阵；Pi：初始状态概率向量；O：观测序列1 def forward(A, B, Pi
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2023-06-19 14:06:27
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文章目录前言一、马尔可夫过程的分类二、马尔可夫链的定义三、转移概率1.一步转移概率2.n步转移概率3.C-K方程应用例题四、马尔可夫链的状态分类1.周期性2.常返性3.求首达概率例题五、状态空间的分解1.定义2.常返性、周期性例题六、平稳分布1.定义2.平稳分布例题总结 前言本文的主要内容是马尔可夫过程的分类、马尔可夫链的定义、一步和n步转移概率、马尔可夫链的状态分类、状态空间的分解、平稳分布以及
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2024-01-19 19:13:04
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今天数模君带大家学习一下数学建模中的预测算法之马尔科夫预测。目录模型的含义实例分析模型的含义马尔可夫（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。马尔可夫预测法是地理预测研究中重要的预测方法之一。1. 状态指某一件事在某个时刻（或时期）出现的某种结果。2.状态转移过程事件的发展，从一种状态转变为另一种状态，称
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2023-12-09 18:50:36
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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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PR Structured Ⅲ：马尔可夫、隐马尔可夫 HMM 、条件随机场 CRF 全解析及其python实现 Content
归纳性长文，不断更新中...欢迎关注收藏本章承接概率图知识PR Structured Ⅱ：Structured Probabilistic Model An Introductionzhuanlan.zhihu.com 马尔可夫不仅是强化
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2023-12-27 10:04:23
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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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初识马尔科夫模型（Markov Model）一、概念二、性质三、学习步骤 一、概念马尔科夫模型（Markov Model）是一种概率模型，用于描述随机系统中随时间变化的概率分布。马尔科夫模型基于马尔科夫假设，即当前状态只与其前一个状态相关，与其他状态无关。二、性质马尔科夫模型具有如下几个性质：① 马尔科夫性：即马尔科夫模型的下一个状态只与当前状态有关，与历史状态无关。② 归一性：所有的状态转移概
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2023-08-14 12:28:26
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原文中的有些过程不是很详细，我在这里进行了修改！并且添加了代码实现部分目录近似算法Viterbi算法HMM案例-Viterbi代码实现问题： 在观测序列已知的情况下，状态序列未知。想找到一个最有可能产生当前观测序列的状态序列。可以用下面两种办法来求解这个问题： 1、近似算法 2、Viterbi算法近似算法直接在每个时刻t时候最优可能的状态作为最终的预测状态，使用下列公式计算概率值：遍历时
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2023-12-05 21:51:20
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马尔科夫马尔科夫概念马尔科夫性质1. 可约性与不可约性（Reducibility）2. 周期性（ Periodicity）3. 瞬态性和重现性（Transience and recurrence）4. absorbing state遍历性Steady-state analysis and limiting distributions还有一些性质没有写出，因为认为该做一些练习来加深对以上概念的理解
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2023-11-20 22:21:44
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马尔科可模型马尔可夫模型是由Andrei A. Markov于1913年提出的 $\bullet$ 设 $S $是一个由有限个状态组成的集合$S=\{1, 2, 3, …,n-1, n\}$随机序列 $X $ 在 $ t $时刻所处的状态为 $ q_t$，其中 $q_t \in S$，若有：\[ P(q_t=j |q_{t-1}=i, q_{t-2}=k,\cdots)=P(q_t=j |q_{t
的特征值
A的特征值和
的特征值是一样的。
求解特征值的方法是
，根据行列式的性质，矩阵的行列式等于矩阵转置的行列式，因此：
因此λ也是 的特征值。 马尔可夫矩阵 A有2个特点：A中的所有元素都是非负的；A中的每一列之和都等于1。形如A的矩阵称为马尔可夫矩阵。马尔可夫矩阵主要应用在概率领域
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2023-12-22 23:29:34
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行列式是一个数字。行列式能尽可能的把矩阵的信息表示出来。比如行列式为0矩阵不可逆。交换行或者列行列式变符号，这意味着交换矩阵它的行列式是1或者-1.因为交换矩阵可以把其他矩阵的行列交换。行或者列乘个t，那么整个行列式的值需要乘个t。行列式每行都有可加性,其中是伴随矩阵（当前元素是即去掉当前行当前列的矩阵行列式值）行列式值等于当前行的各元素与对应代数余子式的线性加权和。克拉默法则(Cramer’s
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2023-12-15 14:16:33
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前言从上篇的收银台案例中我们可以抽象出来一个关于什么是离散时间有限状态的马尔科夫链的定义。首先，马尔科夫过程的核心，是它关于“状态”的概念，它描述了我们所感兴趣的系统的当前情况。在收银台案例中，任意时刻的顾客数量这一状态可以合适地反应系统的情况，在初始时刻，在每个连续的时间步长内，系统从当前状态，随机选择进入到下一个状态，经过次这样的转换，系统的状态将是随机的，因此我们将时刻对应的状态表示成随机变
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2024-07-04 22:25:10
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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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## PyTorch与马尔科夫模型
在机器学习和人工智能领域，PyTorch是一个备受推崇的开源深度学习框架，其强大的功能和灵活性使得许多研究人员和工程师选择使用它来构建各种深度学习模型。而马尔科夫模型则是一种常用的统计模型，用于描述具有马尔科夫性质的随机过程。
### 什么是马尔科夫模型？
马尔科夫模型是一个描述状态序列的随机过程，其中某一时刻的状态只依赖于前一时刻的状态，而与更早时刻的状
原创
2024-05-08 04:07:19
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