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
转载
2024-01-22 12:52:38
152阅读
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
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
转载
2023-08-24 14:28:40
3阅读
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
转载
2023-12-05 21:51:20
80阅读
目录1.算法描述2.仿真效果预览3.MATLAB核心程序4.完整MATLAB1.算法描述 隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是一种统计模型，广泛应用在语音识别，词性自动标注，音字转换，概率文法等各个自然语言处理等应用领域。经过长期发展，尤其是在语音识别中的成功应用，使它成为一种通用的统计工具。  
转载
2023-12-07 15:22:42
113阅读
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']
转载
2024-06-10 15:04:38
164阅读
首先声明，本人只是个刚学matlab不到一周的纯小白，写灰色马尔科夫是因为数学建模培训练题的时候要用到，但是在网上找不到现成的能用的代码（啊没错，我就是那种白嫖党），而且找到的基本都是“付费观看”。我们组练的那道题主要用的模型并不是灰色马尔科夫，灰马在我们的模型里就相当于一个数据处理的环节，最后权重占得也不大（而且那题的优秀论文证明是我们思路偏了，原本根本用不上灰马），所以具体代码会有局限性，这里
转载
2023-10-17 08:47:36
130阅读
相信学过随机过程的同学们，一定会知道马尔科夫链。这是一种利用统计方法和模型对大自然中的事物进行处理和预测的算法，例如对股票市场的走向进行判断，对话预测，诗词创作等等。既然马尔科夫链的用处这么广泛，那我们有理由好好认识它一下。马尔科夫链的图例其实马尔科夫链可以看作是是一种较为简单的概率图模型，每个节点以单向或双向的连接方式嵌入到同一图空间内。 我们来看一条比较简单的例子。 其中每个节点代表的是要分析
转载
2024-01-25 20:50:00
51阅读
马尔可夫决策过程如果系统的下一个状态s_t+1的概率分布只依赖于它的前一个状态s_t，而与更早的状态无关，则称该系统满足马尔可夫性。即对任意的时间t，对任意的状态s_t、s_t+1，均有下面的条件概率等式：P(s_t+1│s_t)=P(s_t+1│s_1,s_2,…,s_t)马尔可夫性完全忽视了过往历史的影响，大大减少了系统建模的复杂度和计算量，是常用的建模简化假定。随机性策略用A和S分别表示主体
转载
2023-11-28 01:12:18
65阅读
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
转载
2024-01-17 22:25:50
187阅读
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
转载
2023-08-23 12:42:50
134阅读
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
转载
2023-05-18 11:29:17
189阅读
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
转载
2024-04-07 13:30:41
183阅读
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
转载
2023-11-01 15:21:59
131阅读
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
转载
2024-03-11 15:14:24
121阅读
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
马尔可夫决策过程MDP马尔科夫性 Markov Property马尔科夫过程 Markov Property马尔科夫奖励过程 Markov Reward Process马尔科夫决策过程（Markov decision process, MDP） 本文章参考了David Silver强化学习公开课中文讲解及实践和MDP(Markov Decision Processes马可夫决策过程)简介2篇博客,
马尔科夫：一、马尔科夫链定义是一种随机时间序列，它未来取值只与现在有关，而与过去无关，即:无后效性，系统在每一时刻的状态仅仅取决于前一时刻的状态，具备这一特性的离散型随机过程被称为马尔可夫链。二、马尔科夫链特点 1.无后效性； 2.离散性。3.马尔科夫的特性 a. 其中后面的n表示转移的步骤数。0+n=n. b.极限概率分布，长期稳定状态时： c.期望利润（一步转移
转载
2024-01-17 12:36:36
45阅读
马尔科夫预测 马尔柯夫（A.A Markov 俄国数学家），20世纪初，他在研究中发现自然界中有一类事物的变化过程仅与事物的近期状况有关，而与事物的过去状态无关。例：设备维修和更新、人才结构变化、资金流向、市场需求变化等许多经济行为都可用这一类过程来描述或近似。 所谓马尔科夫链，就是一种随机时间序列，它在将来取什么值只与它现在的取值有关，而与它过去取什么值无关，即无后效性。具备这个性质的离散型
转载
2023-07-23 16:41:38
312阅读
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
