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;
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* @author xcupoem
* @func
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2024-01-28 02:59:31
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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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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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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.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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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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–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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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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状态转移矩阵 ，对应齐次微分方程的自由解，也记作，转移矩阵的逆意味着时间的逆转，它是意义就是：当前状态左乘上状态转移矩阵，就能得到t时刻的状态，因此就称为状态“转移”矩阵吧。求，三种方法： 定义按e指数展开 变为约旦标准型 求 SI-A 的逆的拉普拉斯逆变换线性定常系统非齐次方程的解的形式相当于是零输入加零状态响应，零输入响应就是由初始状态左乘状态转移矩阵啦，零状态响应就是状态转移矩阵和输入
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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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
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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package eight;import java.util.*;public class eight_25 { public static void main(String[] args) {...
原创
2022-08-03 17:03:12
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## Python求时间序列的马尔可夫转移矩阵
### 1. 引言
马尔可夫链是一种用来描述随机事件之间转换关系的数学模型。在时间序列分析中，马尔可夫链被广泛应用于预测和模拟时间序列数据。本文将介绍如何使用Python求解时间序列的马尔可夫转移矩阵，并给出相应的代码示例。
### 2. 理论基础
#### 2.1 马尔可夫链
马尔可夫链是一个具有马尔可夫性质的随机过程，即未来状态只与当前
原创
2023-10-02 10:39:50
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在处理“Java马尔可夫转移概率矩阵稳态代码”相关问题时，我们可以总结出一系列步骤和最佳实践。在这篇文章中，我们将详细介绍如何从多个维度来理解和解决这一问题。
## 版本对比及兼容性分析
在处理马尔可夫转移概率矩阵的稳态计算时，Java语言经历了几个主要版本的变化。每个版本在性能、库支持和语言特性上都有所不同。
### 时间轴（版本演进史）
```mermaid
timeline
# 实现Python马尔可夫矩阵包教程
## 导言
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现Python马尔可夫矩阵包。马尔可夫矩阵在数据分析和机器学习中有着广泛的应用，通过本教程，你将掌握如何使用Python创建和操作马尔可夫矩阵。
## 整体流程
以下是实现Python马尔可夫矩阵包的整体流程：
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flowchart TD
A(准备数据) --> B(构
原创
2024-03-01 04:33:23
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在这篇博文中，我们将探索如何在Python中计算和应用马尔可夫矩阵。通过这个过程，我们将逐步了解环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、生态集成以及进阶指南。
### 环境配置
首先，我们需要在本地环境中准备好运行Python程序的环境。以下是配置环境的步骤：
1. **安装Python库**：
- NumPy
- SciPy
- Matplotlib
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