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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马尔科夫特性：下一时刻的状态只与现在的时刻的状态相关，与之前的时刻无关，即状态信息包含了历史的所有相关信息。马尔科夫奖励过程，$$：$S$是有限状态集$P$是状态转移概率矩阵，${p_{ss'}} = {\rm P}[{S_{t + 1}} = s'|{S_t} = s]$$R$是奖励函数，${R_s} = {\rm E}[{R_{t + 1}}|{S_t} = s]$$\gamma$
马尔科夫决策过程(Markov Decision Process)马尔科夫决策过程(Markov Decision Process, MDP)是时序决策(Sequential Decision Making, SDM)事实上的标准方法。时序决策里的许多工作，都可以看成是马尔科夫决策过程的实例。人工智能里的规划(planning)的概念(指从起始状态到目标状态的一系列动作)已经扩展到了策略的概念：基
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2023-12-27 17:17:39
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INTRO 马尔科夫决策过程（Markov Decision Process）是决策理论规划、强化学习等的一种直观和基本的模型。在这个模型中，环境通过一组状态和动作进行建模，然后被执行以控制系统的状态。通过这种方式控制系统的目的是最大化一个模型的性能指标。这其中的很多问题都可以通过马尔科夫决策过程建
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2021-06-24 13:44:51
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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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上期我们一起学习了强化学习中梯度策略的相关知识，深度学习算法(第34期)----强化学习之梯度策略实现今天我们学习强化学习中的马尔科夫决策过程的相关知识。在二十世纪初，数学家 Andrey Markov 研究了没有记忆的随机过程，称为马尔可夫链。这样的过程具有固定数量的状态，并且在每一步中随机地从一个状态演化到另一个状态。它从状态S演变为状态S'的概率是固定的，它只依赖于(S, S')对，而不是依
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2024-02-16 10:57:25
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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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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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机器学习入门：隐马尔科夫模型1、实验描述本实验先简单介绍隐马尔科夫模型，然后提供一份股票交易的数据，通过建立隐马尔科夫模型对股票数据进行分析，并将最终结果用图的方式展示出来。实验时长：45分钟主要步骤：读取数据文件数据预处理模型创建模型的预测模型评估绘制相关的指标2、实验环境虚拟机数量：1系统版本：CentOS 7.5scikit-learn版本： 0.19.2numpy版本：1.15.1matp
# 马尔科夫链及其在Python中的应用
马尔科夫链是一种数学模型，用于描述一个系统在标记状态之间随机转移的过程。它的核心特性在于“无记忆性”，即当前状态只依赖于前一个状态，而与更久远的状态无关。这使得马尔科夫链在许多领域中都得到了广泛应用，例如物理学、经济学、计算机科学、自然语言处理等。
## 马尔科夫链的基本概念
马尔科夫链由一组状态和状态之间的转移概率组成。可以用转移矩阵来表示这些状态
——隐马尔可夫模型 - HMM的三个问题 - 概率计算问题，把其中的有些公式排版做了简单修改!其中的后向概率算法有点难度！目录一、HMM案例回顾二、HMM典型的3个问题1、概率计算问题2、学习问题3、预测问题三、概率计算问题解决方案1、暴力直接计算法2、前向-后向算法2.1 前向算法：2.2HMM案例-前向算法2.3 后向算法2.4求单个状态的概率2.5求两个状态的联合概率：一、HMM案例回顾假设
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2024-07-17 12:55:09
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目录0. 前言0.1 马尔可夫性0.2 马尔科夫链0.3 马尔科夫链有什么用？1. 离散时间马尔科夫链(DTMC)2. 马尔科夫链建模2.1 转移概率矩阵2.2 有向图表示2.3 一个实例2.4 矩阵运算例3. 马尔科夫链蒙特卡洛仿真3.1 Python modelling3.2 The first trial3.3 蒙特卡洛仿真0. 前言0.1 马尔可夫性 &n
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2023-10-24 10:42:36
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说明Baum-Welch 也是马氏三问之一，是模型学习的方法。内容还是使用上一篇的例子，黑箱摸球。BW通过前后向算法来进行参数学习的，具体的算法先不去看，先看看怎么用。 下面是一个模型拟合的过程MultinomialHMM# Baum-Welch
import numpy as np
from hmmlearn import hmm
states = ['box1','box2','box3']
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2024-06-10 15:04:38
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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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上文介绍了马尔科夫决策过程之MarkovProcesses（马尔科夫过程），可以移步到下面：马尔科夫决策过程之MarkovProcesses（马尔科夫过程）本文我们总结一下马尔科夫决策过程之MarkovRewardProcess（马尔科夫奖励过程），valuefunction等知识点。1MarkovRewardProcess马尔科夫奖励过程在马尔科夫过程的基础上增加了奖励R和衰减系数γ：<S
原创
2020-11-24 22:35:48
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根据已经有数据进行预测的研究方法有很多，包括arima模型、指数平滑法、灰色预测等，本文针对马尔可夫预测进行阐述。比如研究中国移动，中国联通和中国电信三家运营商，他们的用户可以互相携号转网，已经当前3家运营商的市场份额，而且也能测试出用户转网的可能性，那么将来3家运营商的市场份额情况如何，即利用当前已知的两项数据，分别是当前的市场份额、用户接下来使用运营商的可能性（即转移概率矩阵），则可预测将来3
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2023-08-23 12:42:50
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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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马尔科夫过程隐马尔科夫过程与马尔科夫相比，隐马尔可夫模型则是双重随机过程，不仅状态转移之间是个随机事件，状态和输出之间也是一个随机过程。领域系统分阶领域系统与子团马尔科夫随机场的通俗解释马尔可夫随机场（Markov Random Field）包含两层意思。马尔可夫性质：它指的是一个随机变量序列按时间先后关系依次排开的时候，第N+1时刻的分布特性，与N时刻以前的随机变量的取值无关。拿天气来打个比方。
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2023-07-31 09:47:00
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马尔柯夫预测法 马尔柯夫预测法：马尔柯夫预测以俄国数学家A.A.Markov名字命名，是利用状态之间转移概率矩阵预测事件发生的状态及其发展变化趋势，也是一种随时间序列分析法。它基于马尔柯夫链，根据事件的目前状况预测其将来各个时刻（或时期）的变动状况。
1. 马尔柯夫链。状态是指某一事件在某个时刻（或时期）出现的某种结果。事件的发展，从一种状态转变为另一种状态，称为状态转
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2024-01-17 22:25:50
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