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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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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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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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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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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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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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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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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# Python实现马尔科夫链
马尔科夫链是一种数学模型，用于描述在一个系统中状态如何逐步转变的过程。它的关键特征是无记忆性，意味着当前状态只依赖于前一个状态，而与之前的状态无关。这种模型在自然语言处理、经济学、物理学等领域都有广泛应用。
## 马尔科夫链的基本概念
马尔科夫链由状态空间、转移概率和初始状态组成。状态空间是模型中所有可能的状态的集合。转移概率是从一个状态转移到另一个状态的可能
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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