# 实现马尔科夫链的PyTorch代码
在机器学习和数据科学中，马尔科夫链是一种用于建模随机过程的有力工具。本文将指导你如何使用PyTorch实现一个简单的马尔科夫链模型。我们将分步进行，确保你理解每一个阶段所需的代码和逻辑。
## 步骤流程
下面是实现马尔科夫链的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装PyTorch库 |
| 2
原创
2024-08-08 14:37:20
29阅读
## PyTorch与马尔科夫模型
在机器学习和人工智能领域，PyTorch是一个备受推崇的开源深度学习框架，其强大的功能和灵活性使得许多研究人员和工程师选择使用它来构建各种深度学习模型。而马尔科夫模型则是一种常用的统计模型，用于描述具有马尔科夫性质的随机过程。
### 什么是马尔科夫模型？
马尔科夫模型是一个描述状态序列的随机过程，其中某一时刻的状态只依赖于前一时刻的状态，而与更早时刻的状
原创
2024-05-08 04:07:19
103阅读
文章目录1. 隐马尔科夫2. 直观分析3. 数学原理4. 实现4.1 代码 1. 隐马尔科夫 隐马尔可夫模型（hidden Markov model,HMM）是关于时序的概率模型，描述由一个隐藏的马尔可夫链随机生成不可观测的状态随机序列，再由各个状态生成一个观测而产生观测随机序列的过程。隐马尔可夫模型是一个生成模型，表示状态序列和观测序列的联合分布，但是状态序列是隐藏的，不可观测的.2. 直观
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2023-09-22 13:02:55
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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
152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
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2023-12-05 21:51:20
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?大家好，我是Sonhhxg_柒，希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流 ?foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等内容。文章目录技术要求创建马尔可夫链怎么做...这个怎么运作...还有更多...创建 MDP怎么做...这个怎么运作...
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2023-09-17 21:37:36
4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']
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2024-06-10 15:04:38
164阅读
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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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
129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
随机变量 - 通俗地讲，是指随机事件的数量表现。 - 从变量取值的不同可以分为离散型随机变量和连续型随机变量。 · 离散型：变量取值只能取离散型的自然数。 · 连续型：变量可以在某个区间内取任一实数（变量的取值可以是连续的）。 · 参考链接： - 离散型随机变量与连续型随机变量的区别与特点~
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。  
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2023-12-07 15:22:42
113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
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2023-10-17 08:47:36
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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
183阅读
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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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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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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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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强化学习第二章2.1 马尔科夫链2.2 马尔科夫奖励过程2.3 马尔科夫决策过程2.4 马尔科夫链马尔科夫奖励马尔科夫决策区别 目录 待补充。。。。。 第二章马尔科夫决策是强化学习中最常见的一种框架2.1 马尔科夫链一个状态满足马尔科夫转移指的是对于一个状态只取决于它前一个的状态而与其他状态无关 图中描述了一个状态到达其他状态的概率 对于上面这样的一个图可以用状态转移矩阵来表示 每一行代表了
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2023-12-19 21:01:17
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马尔科夫马尔科夫概念马尔科夫性质1. 可约性与不可约性（Reducibility）2. 周期性（ Periodicity）3. 瞬态性和重现性（Transience and recurrence）4. absorbing state遍历性Steady-state analysis and limiting distributions还有一些性质没有写出，因为认为该做一些练习来加深对以上概念的理解
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2023-11-20 22:21:44
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