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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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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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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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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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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马尔可夫链，因安德烈·马尔可夫（A.A.Markov，1856-1922）得名，是指数学中具有马尔科夫性质的离散随机过程。在给定当前知识或信息的情况下，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。 每个状态的转移，只依赖于之前的n个状态，这个过程被称为1个n阶的模型。其中n是影响转移状态的数目。最简单的马尔可夫过程是一阶过程。每一个状态的转移只是依赖于之前的
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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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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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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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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满足当前时间之后的状态只与当前有关，与过去无关的性质称为马尔可夫性。随机过程满足马尔可夫性则称为马尔可夫过程。 当了解完马尔可夫性后，下面来说说马尔可夫链。马尔可夫链（Markov Chain, MC）是概率论和数理统计中具有马尔可夫性质且存在于离散的指数集和状态空间内的随机过程。 它具有三个核心要素： 1.状态空间 States Space 2.无记忆性 Memoryles
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2024-03-08 14:01:55
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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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马尔科夫链模型介绍马尔科夫模型是一个用于预测的统计模型，在人口，股票等问题上有很多应用。 马尔科夫过程是一个离散随机过程，在这个过程中，过去的信息对于预测将来是无关的。即只与当前状态有关。（一阶模型，也有N阶马尔科夫模型，表示当前状态仅与之前的N个状态有关，跟再前面的无关。） 时间和状态都是离散的马尔科夫过程，称为马尔科夫链，记为： 这样，我们根据上面介绍的，可以得出： 对于有N个状态的一阶马尔科
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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马尔科夫链是指数学中具有马尔科夫性质的离散事件随机过程。在其每一步中，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。状态的改变叫做转移，与不同的状态改变相关的概率叫做转移概率。⑴设 是一个随机过程，如果在 在 时刻所处的状态为已知时， 以后的状态与它在时刻 之前所处的状
