本篇文章是《通信系统仿真原理与无线应用》这本书的学习笔记，仅作个人学习使用。 文章目录15.3.1 两状态模型15.3.4 平稳性15.3.5 马尔可夫模型仿真 对于有记忆信道，最常用的模型是离散时间的有限状态马尔可夫模型。马尔可夫模型得到广泛应用有几方面的原因。这类模型易干分析处理，在统计方面的文献中已建立了完备的理论，并且它们已经被成功地应用千解决各种类型的重要通信问题。马尔可夫模型一直被用来
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2024-06-16 21:01:09
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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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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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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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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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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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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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# 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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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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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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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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1.马氏源的基本概念 马氏源的定义：设信源符号集akε A={a1,a2,...,an}，状态集合Ω ={1,2,3...J},信源序列为...xl-1,xl,xl+1...,所对应的状态序列为...sl-1,sl,sl+1...,那么满足下面的两个条件的信源称为马尔科夫信源：（1）当前时刻输出符号的概率仅与当前时刻的信源状态有关，与以前的输出符号或状态无关。
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2024-07-04 11:10:17
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1. 马尔可夫模型（Markov Model） 马尔可夫链：是随机变量 X1, … , Xn 的一个数列。 马尔可夫假设：假设这个模型的每个状态都只依赖于前一个的状态 马尔可夫性质： 马尔可夫过程：代表数学中具有马尔可夫性质的离散随机过程。该过程中，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。最简单的马尔科夫过程就是一阶过程，每一个状
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2023-08-09 17:30:52
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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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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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✅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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隐马尔可夫模型，看上去，和序列标注问题是天然适配的，所以自然而然的，早期很多做命名实体识别和词性标注的算法，都采用了这个模型。这篇文章我将基于码农场的这篇文章《层叠HMM-Viterbi角色标注模型下的机构名识别》，来做解读。但原文中的这个算法实现是融入在HanLP里面的。不过他也有相应的训练词典，所以我在这篇文章里面也给出一个python实现，做一个简单的单层HMM模型，来识别机构名。代码地址：
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2024-04-01 16:05:30
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