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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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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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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马尔可夫过程（Markov process）是一类随机过程。它的原始模型马尔可夫链，由俄国数学家A.A.马尔可夫于1907年提出。该过程具有如下特性：在已知目前状态（现在）的条件下，它未来的演变（将来）不依赖于它以往的演变 (过去 )。例如森林中动物头数的变化构成——马尔可夫过程。在现实世界中，有很多过程都是马尔可夫过程，如液体中微粒所作的布朗运动、传染病受感染的人数、车站的候车人数等，都可视为马
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2023-10-24 09:34:49
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说明这个是以前写的代码，回顾一下内容1 基础理论概要1 HMM 从信号处理的角度出发2 本质上HMM本身要处理的问题类型是有更大拓展意义的(毕竟大多数信息处理都可以视为一个通信系统)3 不过处理人类决策相关的系统HMM不能直接胜任(更适合处理自然类的问题)4 Deterministic Model(确定性模型) 处理一些具体的特征5 Statistical Model(统计性模型) 只考虑信号的统
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2024-02-26 17:37:12
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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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介绍马尔科夫链是一种非常常见且相对简单的统计随机过程，从文本生成到金融建模，它们在许多不同领域都得到了应用。马尔科夫链在概念上非常直观且易于实现，因为它们不需要使用任何高级的数学概念，是一种概率建模和数据分析的经典方法。1. 马尔科夫链场景分析首先，我将用一个非常常见的例子来描述它们：假设有两种可能的天气状态：晴天或阴天，你随时都可以观测当前的天气状态且状态限定为晴天或阴天。现在你想预测明天的天气
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2024-02-02 07:10:16
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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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✅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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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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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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一、用法，用来干什么，什么时候用 二、步骤，前因后果，算法的步骤，公式 三、程序 四、举例五、前面国赛用到此算法的备注一下马氏链模型用来干什么马尔可夫预测法是应用概率论中马尔可夫链(Markov chain )的理论和方法来研究分析时间序列的变化规律，并由此预测其未来变化趋势的一种预测技术。 什么时候用应用马尔可夫链的计算方法进行马尔可夫分析， 主要目的是根据某些变量现在的情 况及其变动趋向，来预
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2023-10-27 22:29:41
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目录一、随机过程与马尔可夫链(马氏链)定义1-随机过程与马尔可夫链相关概念2-马尔可夫链的两个重要类型二、马氏链模型案例1-健康与疾病2-钢琴销售的存储策略3-疫苗成效的预测一、随机过程与马尔可夫链(马氏链)定义1-随机过程与马尔可夫链相关概念 我们看个例子1，这个随机抽取的过程可理解为随机过程，状态空间就0和1两种。我们再看例子2，其实就是把实际问题抽象成数学语言的一个方法。 
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2023-10-19 12:26:34
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1 齐次马尔可夫链（一阶马尔可夫链） 1.1 马尔可夫性质 换句话说，未来与过去无关，只和当下息息相关。 1.2 马尔可夫链 具有马尔可夫性的随机序列 称为马尔可夫链（Markov
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2023-12-01 12:24:27
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本文主要介绍了马尔可夫链的平稳分布的求法，以及平稳分布和状态性质之间的关系，最后介绍了状态空间的分解定理和一步分析法。
目录第四讲 马尔可夫链的平稳分布一、平稳分布Part 1：平稳分布Part 2：不可约马尔可夫链的性质Part 3：极限分布二、状态空间的分解Part 1：状态空间的分解Part 2：有限状态空间的分解Part 3：吸收概率和平均吸收时
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2023-07-05 15:04:51
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本文整理下齐次有限状态离散时间马氏链的相关基础内容并及MATLAB中提供的与之相关的性质。基本性质为进行状态分类，先引入一组重要性质和定义平稳分布 式子7-94为平衡方程： 不可约且正常返的马氏链一定存在平稳分布，更一般的，只要马氏链存在一个闭的不可约子集，并且该集合中的状态均是正常返的，则存在平稳分布。混合时间（mixing time）在概率论中，马尔可夫链的混合时间是马尔可夫链“接近”其稳态分
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2024-07-31 21:00:57
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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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马尔可夫链中的期望问题这个问题是我在做 [ZJOI2013] 抛硬币 - 洛谷 这道题的时候了解的一个概念。在网上也只找到了一篇相关的内容：# 马尔可夫链中的期望问题故在这里来分享一下其中的期望问题。目录马尔可夫链中的期望问题马尔可夫链概率转移矩阵转移矩阵的修订状态中的期望期望线性方程组方程矩阵化例题作者有话说马尔可夫链定义：马尔科夫链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
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2024-05-27 16:38:09
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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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1. 古板的定义马尔可夫链因俄国数学家Andrey Andreyevich Markov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事件均与之无关。这种特定类型的“无记忆性”称作马尔可夫性质。马尔科夫链作为实际过程的统计模型具有许多应用。 看完这个定义我的表情是下面这样的 
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2024-03-26 11:03:44
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