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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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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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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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
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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# 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
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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1.基础1.1Random Walks 在图中，通过Random Walks处理，可以找到数据在哪里聚集，或者聚簇在哪。 图中的Random Walks是使用马尔可夫链计算求出。1.2马尔可夫链（Markov Chain）先看一个简单的例子：第一步，结点1的Random Walker有33%的概率到达结点2、3和4，且有0%的概率到达结点5、6和7。 对于结点2，有25%的概率到达结点1、3、4和
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2023-11-10 10:32:21
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1.马尔科夫模型 1.1马尔科夫过程 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。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 )。 一个马尔科夫过程就是指过程中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
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2023-11-02 06:31:16
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隐马尔科夫模型 文章目录隐马尔科夫模型前言一、定义二、三个基本问题1、观测序列概率2、模型参数学习3、预测（解码）问题三、三个问题的代码1、观测序列概率2、模型参数学习总结 前言隐马尔科夫模型（HMM）是在马尔科夫链上的一个扩展，属于机器学习，它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。然后利用这些参数来作进一步的分析一、定义隐状态集合：Q={q1,
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2024-01-29 06:54:29
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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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目录一、马尔可夫性质二、马尔可夫链例子:假设认为股价有三种状态(高、中、低)；三、HMM-隐马尔可夫模型四、HMM参数五、HMM的两个基本性质一、马尔可夫性质马尔科夫性质——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。具体的理论化描述如下：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<t2< ...<t
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2024-05-10 17:50:34
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# 学习使用Python实现马尔可夫链
马尔可夫链是一种随机过程，可用于多种应用，包括自然语言处理、路径选择等。在这篇文章中，我将引导你实现一个简单的马尔可夫链模型。我们将按照以下步骤进行：
## 1. 流程概述
| 步骤 | 说明 |
|--------|--------------------------------
原创
2024-10-23 06:19:24
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英文原文：Generating pseudo random text with Markov chains using Python首先看一下来自Wolfram的定义马尔可夫链是随机变量{X_t}的集合（t贯穿0,1,…），给定当前的状态，未来与过去条件独立。 Wolfram的定义更清楚一点儿…马尔可夫链是具有马尔可夫性质的随机过程…[这意味着]状态改变是概率性的，未来的状态仅仅依赖当前的状态。
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2023-08-28 12:53:11
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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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