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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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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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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A满足每一列加起来等于1 每个元素>=0 A^2也满足 还满足 λ=1另外的| λ|出处据说是一开始麻省
原创
2023-02-09 09:31:37
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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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本篇可以看作对行列式和特征值应用的举例。但我会谈些我感兴趣的部分，即离散信源信道模型和循环矩阵的对角化。 马尔科夫矩阵这个矩阵从概率论中概率的定义生发，因此各元素实际上就是非负的概率值。马尔科夫矩阵（Markov matrix）又称概率矩阵（probability matrix）、转移概率矩阵（transition probability matrix）,在英语数学文献中的惯例是用概率的行向量
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2023-12-12 13:00:36
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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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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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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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马尔可夫决策过程（MDP）1、基本概念：马尔可夫性质(Markov Property): 如果某一个过程未来的转移跟过去是无关，只由现在的状态决定，那么其满足马尔可夫性质。马尔可夫链(Markov Chain): 概率论和数理统计中具有马尔可夫性质（Markov property）且存在于离散的指数集（index set）和状态空间（state space）内的随机过程（stochastic pr
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2024-06-12 06:47:19
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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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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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前言隐马尔可夫模型(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。（百度百科）马尔科夫假设：t 时刻的状态只与 t-1 时刻的状态有关马尔可夫链：是随机变量 X1, … , Xn 的一个数列马尔可夫过程：每个状态的转移只依赖于之前的 n 个状态
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2024-01-25 21:29:54
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用Python中的马尔科夫链模拟文本在我的上一篇文章中，我在马尔科夫链蒙特卡洛方法的背景下介绍了马尔科夫链。这篇文章是那篇文章的一个小补充，展示了你可以用马尔科夫链做的一件有趣的事情：模拟文本。 马尔科夫链是一个模拟的事件序列。序列中的每个事件都来自一组相互依赖的结果。特别是，每个结果都决定了哪些结果可能会在接下来发生。在马尔科夫链中，预测下一个事件所需的所有信息都包含在最近的事件中。这意味着，
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2023-12-07 08:41:11
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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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隐马尔可夫模型攻略
隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Model，HMM) 最初由 L. E. Baum 和其它一些学者发表在一系列的统计学论文中，随后在语言识别，自然语言处理以及生物信息等领域体现了很大的价值。平时，经常能接触到涉及 HMM 的相关文章，一直没有仔细研究过，都是蜻蜓点水，因此，想花一点时间梳理下，加深理解，在此特别感谢 52n
# Java实现马尔科夫链
马尔科夫链是一种随机过程，其中系统的未来状态只依赖于当前状态，与过去的状态无关。马尔科夫链广泛应用于各种领域，如自然语言处理、经济模型及生物学等。本文将通过一个简单的Java实现来展示马尔科夫链的基本概念和应用。
## 马尔科夫链的基本概念
一个典型的马尔科夫链可以用状态转移矩阵表示，其中矩阵中的每个元素代表从一个状态转移到另一个状态的概率。假设我们有n个状态，状
keyword马尔可夫性质(Markov Property): 如果某一个过程未来的转移跟过去是无关，只由现在的状态决定，那么其满足马尔可夫性质。换句话说，一个状态的下一个状态只取决于它当前状态，而跟它当前状态之前的状态都没有关系。马尔可夫链(Markov Chain): 概率论和数理统计中具有马尔可夫性质（Markov property）且存在于离散的指数集（index set）和状态空间（st
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2024-07-16 14:52:54
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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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