马尔科夫链在机器学习算法中，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（俄语：Андрей Андреевич Марков）得名。1 简介马尔科夫链即为状态空间中从一个状态到另一个状态转换的随机过程。该过程要求具备“无记忆”的性质：
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2024-05-20 23:51:49
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目录隐马尔科夫模型的结构马尔科夫链与隐马尔科夫模型实例HMM的要素模型的性质推理问题：HMM的状态解码隐状态解码问题最大路径概率与维特比算法使用维特比算法解码实例演示基于Python对盒子摸球实验进行状态解码 隐马尔科夫模型的结构马尔科夫链与隐马尔科夫模型隐马尔科夫模型的全称为 Hidden Markov Model（HMM），这是一种统计模型，广泛应用于语音识别，词性自动标注等问题。马尔科夫链
author: lunar
date: Sun 06 Sep 2020 03:33:06 PM CST马尔科夫链模型马尔科夫链定义现实中有这样的现象: 某一系统在已知现在情况的条件下, 其未来时刻的状态就只与现在有关, 而与未来无关. 比如在已知超市当前累积营业额的情况下, 未来的任一时刻的累计营业额都与现在以前的任一时刻的营业额无关. 我们描述这类随机现象的数学模型为马尔科夫链模型, 简称马氏
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2023-12-11 11:08:46
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马尔可夫链简单介绍马尔可夫链是一个经典算法，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（俄语：Андрей Андреевич Марков）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定，在时间序列中它前面的
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2023-06-19 15:30:33
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隐马尔科夫模型将会从以下几个方面进行叙述：1 隐马尔科夫模型的概率计算法 2 隐马尔科夫模型的学习算法 3 隐马尔科夫模型的预测算法 隐马尔科夫模型其实有很多重要的应用比如说：语音识别、自然语言处理、生物信息、模式识别等等 同样先说一下什么是马尔科夫，这个名字感觉就像高斯一样，无时无刻的在你的生活中，这里给出马尔科夫链的相关解释供参考：马尔可夫链是满足马尔可夫性
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2024-01-24 10:41:18
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背景：马尔可夫过程（Markov process）是一类随机过程。它的原始模型马尔科夫链，由俄国数学家A.A. Markov于1907年提出。马尔可夫过程是研究离散时间动态系统状态空间的重要方法，它的数学基础是随机过程理论。目录1、马尔科夫链（Markov Chain）2、隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，HMM）1、马尔科夫链（Markov Chain）马尔可夫过
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2024-01-02 20:48:47
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####本节书摘来自华章出版社《深度学习导论及案例分析》一书中的第2章，第2.9节，作者李玉鑑 张婷2.9马尔可夫链从理论上说，前面提到的概率图模型都可以看作是对马尔可夫链（Markov Chain，MC）的推广和发展。因此，马尔可夫链实际上是一种非常经典又相对简单的概率图模型，但它侧重于刻画一个在时间上离散的随机过程。其特点在于，随机变量在下一时刻的取值状态只依赖于当前状态，与之前的状态无关。一
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2024-05-30 11:23:05
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马尔可夫模型是由Andrei A. Markov于1913年提出的∙∙SS是一个由有限个状态组成的集合S={1,2,3,…,n−1,n}S={1,2,3,…,n−1,n} 随机序列XXtt时刻所处的状态为qtqt，其中qt∈Sqt∈S，若有：P(qt=j|qt−1=i,qt−2=k,⋯)=P(qt=j|qt−1=i)P(qt=j|qt−1=i,qt−2=k,⋯)=P(qt=j|qt−1=i)aij
前言：彩票是一个坑，千万不要往里面跳。任何预测彩票的方法都不可能100%，都只能说比你盲目去买要多那么一些机会而已。 已经3个月没写博客了，因为业余时间一直在研究彩票，发现还是有很多乐趣，偶尔买买，娱乐一下。本文的目的是向大家分享一个经典的数学预测算法的思路以及代码。对于这个马尔可夫链模型，我本人以前也只是听说过，研究不深，如有错误，还请赐教，互相学习。1.马尔可夫链预测模型介绍 马尔可夫链是
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2024-06-20 17:56:27
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1 马尔可夫性质 （Markov Property） 我们设状态的历史为（包含了之前的所有状态） 如果一个状态转移是符合马尔可夫性质的，也就是满足如下条件： &nbs
一、马尔可夫性质__先直白得讲性质：__当前的状态只和上一时刻有关，在上一时刻之前的任何状态都和我无关。我们称其__符合__马尔可夫性质。下面是理论化的阐述：设{X(t), t ∈ T}是一个__随机过程__，E为其状态空间，若对于任意的t1二、马尔可夫链马尔可夫链 是指具有马尔可夫性质的随机过程。在过程中，在给定当前信息的情况下，过去的信息状态对于预测将来__状态__是无关的。__例子：__在今
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2024-09-25 15:28:21
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# 如何实现 Python 的马尔可夫链模型
马尔可夫链是一种统计模型，用于描述一个系统在不同状态之间的转移。它的特点是未来状态只依赖于当前状态，而与过去状态无关。本文将带你逐步实现一个简单的马尔可夫链模型，帮助你理解其核心原理。
## 过程概览
在开始实现之前，让我们先给出一个简单的流程图，帮助你理清思路：
| 步骤 | 描述
目录1 马尔可夫链简介2 一个经典的马尔科夫链实例3 状态转移矩阵4 马尔可夫链细致平稳条件5 马尔可夫链收敛性质6 应用1 马尔可夫链简介 谷歌用于确定搜索结果顺序的算法，称为PageRank，就是一种马尔可夫链。在卷积网络出现之前，HMM马尔可夫模型也是语音处理的常用方法。 &n
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2023-12-09 23:14:55
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目录马尔可夫链马尔可夫链的基本定义离散状态马尔可夫链 (Finite-State Markov Chains)转移概率矩阵状态分布平稳分布 (steady-state vector / equilibrium vector)平稳分布的定义平稳分布的存在性如何找到平稳分布？连续状态马尔可夫链马尔可夫链的简单应用语言模型Signal TransmissionRandom Walks on
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2023-08-07 01:40:14
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马尔可夫链模型概念：描述一类重要的随机动态系统（过程）的模型。该过程时间、状态均为离散 的随机转移过程。 特点： 1.系统在每个时期所处的状态是随机的。 2.从一时期到下时期的状态按一定概率转移。 3.下时期状态只取决于本时期状态和转移概率。即已知现在，将来与过去无关（无后效性）马氏链的基本方程状态： Xn=1,2,...k(n=1,2,...)
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2024-03-08 12:58:57
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文档介绍：一、马尔可夫链1、马尔可夫链设XtXt表示随机变量XX在离散时间tt时刻的取值。若该变量随时间变化的转移概率仅仅依赖于它的当前取值，即 P(Xt+1=sj∣X0=s0,X1=s1,⋯,Xt=si)=P(Xt+1=sj∣Xt=si)P(Xt+1=sj∣X0=s0,X1=s1,⋯,Xt=si)=P(Xt+1=sj∣Xt=si) 也就是说状态转移的概率只依赖于前一个状态。称
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2023-09-07 20:50:46
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✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。 本文目录马尔可夫链MATLAB 马尔可夫链预测模型 马尔可夫链马尔可夫链是一种随机过程，它的状态转移是由当前状态决定的，与过去的状态无关。马尔可夫链的状态转移矩阵是一个方阵，它的每一行元素之和为1，这样的矩阵称为概率转移矩阵。马尔可夫链的状态转移矩阵可以用来表示状态转移的概率。MATLAB 马尔可夫链预测模型例1 有
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2023-10-02 08:51:19
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第十二章 马尔可夫链12.1 马尔可夫链的定义12.1.1 定义设随机过程 \(\{X(t), t \in T\}\) 的状态空间 \(S\) 是有限集或可列集，对任意正整数 \(n\)，对于 \(T\) 内任意 \(n+1\) 个状态参数 \(t_1<t_2<...<t_n<t_{n+1}\) 和 \(S\) 内任意 \(n+1\) 个状态 \(j_1, j_2, ...
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2024-01-23 22:37:51
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# 使用 Java 实现马尔可夫链模型
在这篇文章中，我们将学习如何用 Java 实现一个马尔可夫链模型。马尔可夫链是一种用于描述系统状态转移的方法，它在很多领域都很有用，比如自然语言处理、图像分析等。下面将通过一个简单的例子来讲解整个实现过程。
## 整体流程
为了实现马尔可夫链模型，我们可以将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1
原创
2024-10-17 10:44:13
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目录 ——马尔可夫链——隐马尔可夫链 ——马尔可夫链马尔科夫性质：即当前在已知时，过去和未来是独立的，如果知道当前的状态，那么就不许要过去的额外信息来对未来做出预测。理解：n为n-1的后一个时间（或者说单位），若n-1为当前时刻状态，那么n即为下一刻的未来状态，0至n-1为先前的过去状态。满足上式说明：基于n-1刻（事件发生）背景下第n刻（事件发生）的概率与基于所有先前（事件发
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2023-11-15 15:57:56
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