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
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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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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# 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
马尔可夫过程（以马尔科夫链Markov为例）马尔可夫过程马尔可夫过程的大概意思就是未来只与现在有关，与过去无关。简单理解就是渣男只在乎下一刻会不会爱你只取决于这一时刻对你的新鲜感，而与你之前对这段感情的付出毫无关系。设有一个随机过程X（t），如果对于下一个任意的时间序列 ,在给定随机变量 的条件下， 的分布可表示为 则称X（t）为马尔可夫过程或者简称马氏过程。这种“下一时刻的状态至于当前状
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2023-08-02 23:26:44
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2.1 马尔科夫过程Markov decision process 是用来对环境建模的模型，这个环境是fully observable的，即便是partially observable也可以转化为MDP。所以在强化学习领域，几乎所有的问题都可以转化为MDP模型。2.1.1 Markov property2.1.2 State Transition Matrix假如agent有不同的状态，可以用状态
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2024-07-10 16:08:34
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书山有路勤为径，学海无涯苦作舟一、马尔科夫模型1.1 马尔科夫天气案例天气变化种类:晴天，多云，雷雨，他们之间应该有些联系吧!状态之间可以发生转换，昨天和今天转换的情况:状态转移矩阵 今天能得到明天的情况，明天能得到后天的情况,以此类推可以无限的玩下去那是不是得有一个初始的情况才能一直玩下去啊!这里我们就定义好了一个一阶马尔科夫模型:状态:晴天，多云，雷雨状态转换概率:三种天气状态间的转换概率初始
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
# 马尔科夫转移场 Python
## 1. 什么是马尔科夫转移场
马尔科夫转移场是一种基于马尔科夫链的随机过程模型，描述了一个系统在一些离散的状态之间以一定概率转移的过程。具体来说，马尔科夫转移场可以用一个状态空间S和一个状态转移矩阵P来表示。状态空间S包含了系统中可能的所有状态，状态转移矩阵P描述了系统从一个状态转移到另一个状态的概率。
## 2. 马尔科夫转移场的应用
马尔科夫转移场
原创
2024-06-16 04:33:16
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什么是转移概率矩阵(Transition Probability Matrix) 转移概率矩阵：矩阵各元素都是非负的，并且各行元素之和等于1，各元素用概率表示，在一定条件下是互相转移的，故称为转移概率矩阵。如用于市场决策时，矩阵中的元素是市场或顾客的保留、获得或失去的概率。P(k)表示k步转移概率矩阵。转移概率矩阵的特征 转移概率矩阵有以下特征： ①,0≤Pij≤1 ②，即矩阵中每一行转移
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2024-07-23 17:44:55
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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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–记录自己学习的步伐，点滴的生活，以后学习和复习使用。纯手打，代码不抄袭。– 来源百度百科，具体定义和性质可以查看百度百科的内容。马尔科夫链 用概率数学公式表示如下： Pr( Xn+1 = x | X1 = x1, X2 = x2, …, Xn = xn) = Pr( Xn+1 = x | Xn = xn)就是说 Xn+1 的概率只和之前的 Xn 的概率有关。所以只需要知道上一个状态就可以确定现在
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2023-07-29 21:04:19
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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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一、马尔可夫过程1、马尔可夫过程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是影响转移状态的数目。最简单的马尔科夫过程就是一阶过程，每一个状态的转移只依赖于其之前的那一个状态。 2、马尔可夫链马尔可夫链是随机变量X1,X2,X3…的一个数列。这些变量的范围，即他们所有可能取值的集合，被称为状态
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2024-04-24 15:30:32
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Markov Transition Field，马尔可夫转移场（matlab版）将一维时间序列转成二维数据可以对原数据进行更好地表征，从而基于新的表征结合深度学习机器视觉技术来发掘更多的规律和信息。这使得Markov Transition Field，马尔可夫转移场在金融，能源电力，水利，气象、机械设备，交通等领域时间序列分析中有广阔的运用前景。参考文献：Z. Wang and T. Oates,
原创
2023-06-20 12:39:54
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