1.基本概念 Markov Chain/Markov process:具有马尔可夫性质的随机过程。 Markov Property用公式表示为: P(st+1 | st, st-1, …) = P(st+1 | st)。简单说就是当前时刻的状态仅仅和上一个时刻的状态有关。这个性质感觉更多的是从工程上考虑问题得出的，因为这样可以极大的简化计算，并且
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2024-01-12 02:18:59
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1.隐马尔可夫模型详解 2. 简析EM算法（最大期望算法） 3. 悉尼科技大学徐亦达课程。 4. Python实现HMM（隐马尔可夫模型） 以下基础知识来源于该链接。 5. HMM的一些基础知识：Xi是观测值，以上是一个观测值序列；如果观测值x的状态非常多（特别极端的情况是连续数据），转换函数会变成一个非常大的矩阵，如果x的状态有K个，那么转换函数就会是一个K*(K-1)个参数，而且对于连续变量观
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2024-04-12 20:28:01
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基本概念马尔可夫过程（MP）:一个马尔科夫过程可以由一个元组组成 〈S,P〉S 为（有限）的状态（state）集；P 为状态转移矩阵， 。所谓状态转移矩阵就是描述了一个状态到另一个状态发生的概率，所以矩阵每一行元素之和为1。马尔可夫决策过程（MDP）： 相对于MP，MDP加入了瞬时奖励&n
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2024-07-01 16:19:56
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马尔可夫决策过程一、马尔可夫过程(MP)二、马尔可夫奖励过程(MRP)三、马尔可夫决策过程(MDP)四、价值函数的求解方法1、蒙特卡罗法2、动态规划法3、时序差分学习五、MDP的两个核心问题1、预测问题2、控制问题 一、马尔可夫过程(MP)马尔可夫过程(Markov Process，MP)：当前状态的下一个状态只取决于当前状态，与过去状态无关，这样的状态转移过程就是马尔可夫过程，我们也称这样的状
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2024-01-03 13:26:50
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隐马尔可夫模型HMM马尔可夫模型隐马尔可夫模型两个假设HMM三类经典问题概率计算问题解码问题学习问题 马尔可夫模型一个马尔科夫过程是状态间的转移仅依赖于前n个状态的过程。这个过程被称之为n阶马尔科夫模型，其中n是影响下一个状态选择的（前）n个状态。最简单的马尔科夫过程是一阶模型，它的状态选择仅与前一个状态有关。 对于有M个状态的一阶马尔科夫模型，共有M^2个状态转移，可以用一个状态转移矩阵（M*
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2023-12-17 14:32:09
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马尔可夫转移场是一个重要的统计学习模型，广泛应用于许多领域，如自然语言处理、图像处理和数据预测等。在这个博文中，我将分享我在使用 Python 实现马尔可夫转移场过程中的一些经验，主要包括协议背景、抓包方法、报文结构、交互过程、字段解析和逆向案例。
### 协议背景
马尔可夫转移场（Markov Random Fields, MRF）是一种无向图模型，用于描述多个随机变量之间的依赖关系。它利用
马尔可夫蒙特卡洛（MCMC）1.马尔可夫链(Markov Chain)随机过程是一组随机变量的集合，为整数的时候，就是离散随机过程。马尔可夫过程是指一个满足马尔可夫性质的随机过程。马尔可夫性质是指:也就是说，当前随机变量的分布，只与上一个时间的随机变量取值有关系，与之前的取值都是独立的。1.1 平稳分布(定义)状态空间：状态空间是指这些随机变量所有取值的集合。例如，下雨和晴天的概率是0.1和0.9
前言隐马尔可夫模型(HMM)是可用于标注问题的统计学习模型，描述由隐藏的马尔可夫链随机生成观测序列的过程，属于生成模型。马尔可夫模型理论与分析参考《统计学习方法》这本书，书上已经讲得很详细，本文只是想详细分析一下前向算法和后向算法，加深对算法的理解，并希望能帮助到他人。前向算法理论分析定义前向算法的定义.PNG定义解析：由于每个状态生成一个观测变量，那么在t时刻就会生成t个观测变量，在t时刻处于状
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2023-10-06 22:41:58
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马尔科夫模型背景知识1随机过程2 马尔可夫性质3 马尔可夫链4 模式的形成隐马尔可夫模型1马尔可夫过程的局限性2 隐马尔可夫模型定义forward算法1 局部概率2 计算t 1时刻的值3 计算t 1时候的值viterbi算法1 局部概率与局部最优路径2 计算t 1时刻的值3 计算t 1时刻的值4 反向指针1. 背景知识1.1随机过程随机过程是随机变量的集合，其在随机变量的基础上引入时间的概念（可简
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2024-04-09 22:16:48
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随机动态系统的最优决策过程。马尔可夫决策过程是序贯决策的主要研究领域。它是马尔可夫过程与确定性的动态规划相结合的产物，故又称马尔可夫型随机动态规划，属于运筹学中数学规划的一个分支。序贯决策 有些决策问题，决策者只需要作一次决策即可，这类决策方法称单阶段决策。但是很多时候，不仅需要单阶段决策，更需要进行多阶段决策，即序贯决策。序贯决策是指按时间顺序排列起来，以得到按顺序的各种决策(策略)，是用于随
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2024-01-13 04:01:16
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# 使用 Python 实现马尔可夫转移场方法
## 引言
马尔可夫转移场（Markov Random Field, MRF）是一种强大的概率模型，广泛应用于图像处理、计算机视觉、自然语言处理等领域。本文将指导你如何使用 Python 实现一个简单的马尔可夫转移场模型。我们将通过一系列明确的步骤进行讲解，附上详细代码及解释，旨在帮助刚入行的开发者迅速理解和实现这一模型。
## 实现流程
在
马尔可夫链 注：此Java代码只实现了状态转移的个数至于概率很容易求得，具体做法可参考上面的链接或浙大概率论与数理统计第四版第十三章马尔可夫链package legendary;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
/**
* @author xcupoem
* @func
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2024-01-28 02:59:31
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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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为了清楚整理马尔可夫相关概念，做了下笔记，首先抛出一些概念：1 【马尔可夫性质 马尔可夫过程 马尔可夫链】概念：其未来由现在决定的程度，使得我们关于过去的知识丝毫不影响这种决定性。这种在已知“现在”的条件下，“未来”与“过去”彼此独立的特性就被称为马尔可夫性，具有这种性质的随机过程就叫做马尔可夫过程，其最原始的模型就是马尔可夫链。实例1：用一个通俗的比喻来形容，一只被切除了
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2024-06-03 13:18:22
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没课的一天，结合着师兄给的书，写一写日常学习的反思。 西瓜书到手了，还不知道怎么学，好的公式233，没有python相关代码西瓜书的学习与建模后的反思1.隐马尔科夫模型隐马尔科夫模型是关于时序的概率模型，可用于标注问题的统计学问题模型，描述由一个隐藏的马尔科夫链生成不可观测的状态序列，再有各个状态生成一个观测而产生观测随机序列的过程。马尔科夫模型：因安德烈·马尔可夫（Andrey Markov，1
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2023-10-26 11:20:37
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本文主要是在阅读过程中对本书的一些概念摘录，包括一些个人的理解，主要是思想理解不涉及到复杂的公式推导。会不定期更新，若有不准确的地方，欢迎留言指正交流本文完整代码github：anlongstory/awsome-ML-DL-leaninggithub.com第 10 章 隐马尔可夫模型模型基本假设齐次马尔可夫性假设：隐藏的马尔可夫链在任意时刻 t 的状态只依赖于其前一时刻的状态，与其他时刻的状态
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2024-01-23 17:19:23
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# 马尔可夫预测实现指南
在本篇文章中，我们将一起探讨如何实现马尔可夫预测模型，使用Python编写代码。马尔可夫模型是一种统计模型，依赖于当前状态来预测下一状态。它适用于许多领域，包括自然语言处理、天气预测等。
## 工作流程
为了更加明确每一步的执行过程，我们将这个项目的步骤整理成一个表格：
| 步骤 | 描述 | 时
原创
2024-10-24 05:47:11
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1. 定义1.1 基本定义马尔可夫性质（Markov Property）： 是概率论中的一个概念，因为俄国数学家安德雷·马尔可夫得名。当一个随机过程在给定现在状态及所有过去状态情况下，其未来状态的条件概率分布仅依赖于当前状态；换句话说，在给定现在状态时，它与过去状态（即该过程的历史路径）是条件独立的，那么此随机过程即具有马尔可夫性质。具有马尔可夫性质的过程通常称之为马尔可夫过程。隐马尔可夫模型（H
马尔可夫预测代码python是一种应用广泛的时序数据分析技术。它基于马尔可夫过程，通过状态转移矩阵来预测系统的未来状态。接下来，我将详细记录在Python环境下实现马尔可夫预测的整个过程，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、服务验证及故障排查。
## 环境预检
在进行马尔可夫预测之前，我们首先需要评估环境的兼容性和硬件配置。
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分类算法是机器学习中的一个重点，也是人们常说的“有监督的学习”。这是一种利用一系列已知类别的样本来对模型进行训练调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也成为监督训练或有教师学习。注：本文中用到的Python及其模块安装教程参见隐马尔可夫模型隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）最初由L. E. Baum发表在20世纪70年代一系列的统计学论文中，随后在语言识别，自然
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2024-05-06 13:20:33
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