本文内容主要参考：李航老师的《统计学习方法》 还有看看马尔科夫链一、马尔可夫链在统计学中的定义 马尔可夫链（Markov Chain），描述了一种状态序列，其每个状态值取决于前面有限个状态。二、如何通俗理解马尔可夫链马尔可夫链指的是在已知现在的条件下，过去的信息与未来是独立的，这个独立是条件独立性。 最简单的例子就是： 已知父母具有某项特长天赋的条件下，孩子也拥有的概率。与已知祖宗十八代和父母的信
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2023-12-28 05:36:47
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本文内容主要参考：李航老师的《统计学习方法》 以下介绍离散状态马尔可夫链的性质。可以自然推广到连续状态马尔可夫链。一、不可约 直观上，一个不可约的马尔可夫链，从任意状态出发，当经过充分长时间后，可以到达任意状态。马尔可夫链(Markov chain)的基本认识中的例19.3中的马尔可夫链是不可约的，而下面的例19.5的马尔可夫链是可约的。 求平稳分布：from sympy import *
x1,
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2023-12-31 14:12:51
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目录1 机器学习2 深入机器学习3隐马可夫链HMM3.1马尔科夫链3.1.1 概述3.1.2数学表示
原创
2022-08-16 01:32:01
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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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✅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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本文整理下齐次有限状态离散时间马氏链的相关基础内容并及MATLAB中提供的与之相关的性质。基本性质为进行状态分类，先引入一组重要性质和定义平稳分布 式子7-94为平衡方程： 不可约且正常返的马氏链一定存在平稳分布，更一般的，只要马氏链存在一个闭的不可约子集，并且该集合中的状态均是正常返的，则存在平稳分布。混合时间（mixing time）在概率论中，马尔可夫链的混合时间是马尔可夫链“接近”其稳态分
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2024-07-31 21:00:57
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一、用法，用来干什么，什么时候用 二、步骤，前因后果，算法的步骤，公式 三、程序 四、举例五、前面国赛用到此算法的备注一下马氏链模型用来干什么马尔可夫预测法是应用概率论中马尔可夫链(Markov chain )的理论和方法来研究分析时间序列的变化规律，并由此预测其未来变化趋势的一种预测技术。 什么时候用应用马尔可夫链的计算方法进行马尔可夫分析， 主要目的是根据某些变量现在的情 况及其变动趋向，来预
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2023-10-27 22:29:41
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隐马尔科夫模型将会从以下几个方面进行叙述：1 隐马尔科夫模型的概率计算法 2 隐马尔科夫模型的学习算法 3 隐马尔科夫模型的预测算法 隐马尔科夫模型其实有很多重要的应用比如说：语音识别、自然语言处理、生物信息、模式识别等等 同样先说一下什么是马尔科夫，这个名字感觉就像高斯一样，无时无刻的在你的生活中，这里给出马尔科夫链的相关解释供参考：马尔可夫链是满足马尔可夫性
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2024-01-24 10:41:18
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本文主要介绍了马尔可夫链的平稳分布的求法，以及平稳分布和状态性质之间的关系，最后介绍了状态空间的分解定理和一步分析法。
目录第四讲 马尔可夫链的平稳分布一、平稳分布Part 1：平稳分布Part 2：不可约马尔可夫链的性质Part 3：极限分布二、状态空间的分解Part 1：状态空间的分解Part 2：有限状态空间的分解Part 3：吸收概率和平均吸收时
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2023-07-05 15:04:51
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背景：马尔可夫过程（Markov process）是一类随机过程。它的原始模型马尔科夫链，由俄国数学家A.A. Markov于1907年提出。马尔可夫过程是研究离散时间动态系统状态空间的重要方法，它的数学基础是随机过程理论。目录1、马尔科夫链（Markov Chain）2、隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，HMM）1、马尔科夫链（Markov Chain）马尔可夫过
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2024-01-02 20:48:47
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满足当前时间之后的状态只与当前有关，与过去无关的性质称为马尔可夫性。随机过程满足马尔可夫性则称为马尔可夫过程。 当了解完马尔可夫性后，下面来说说马尔可夫链。马尔可夫链（Markov Chain, MC）是概率论和数理统计中具有马尔可夫性质且存在于离散的指数集和状态空间内的随机过程。 它具有三个核心要素： 1.状态空间 States Space 2.无记忆性 Memoryles
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2024-03-08 14:01:55
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马尔可夫模型是由Andrei A. Markov于1913年提出的∙∙SS是一个由有限个状态组成的集合S={1,2,3,…,n−1,n}S={1,2,3,…,n−1,n} 随机序列XXtt时刻所处的状态为qtqt，其中qt∈Sqt∈S，若有：P(qt=j|qt−1=i,qt−2=k,⋯)=P(qt=j|qt−1=i)P(qt=j|qt−1=i,qt−2=k,⋯)=P(qt=j|qt−1=i)aij
相信学过随机过程的同学们，一定会知道马尔科夫链。这是一种利用统计方法和模型对大自然中的事物进行处理和预测的算法，例如对股票市场的走向进行判断，对话预测，诗词创作等等。既然马尔科夫链的用处这么广泛，那我们有理由好好认识它一下。马尔科夫链的图例其实马尔科夫链可以看作是是一种较为简单的概率图模型，每个节点以单向或双向的连接方式嵌入到同一图空间内。 我们来看一条比较简单的例子。 其中每个节点代表的是要分析
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2024-01-25 20:50:00
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若每年要统计一个城市极其郊区人口，像，可以显示60%住城市，40%住郊区，加起来是1；具有这种特性的向量称为：概率向量；随机矩阵是各列都是这样的向量组成的方阵；马尔科夫链是一个概率向量序列，和一个随机矩阵P（）例1：城市与郊区之间移动模型/随机矩阵： 即每年有5%的城市人口流到郊区，3%的郊区人口留到城市；假设此城市2000年城市人口600000，郊区400000，则2001年人口：例2
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2023-05-18 11:29:17
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马尔科夫预测 马尔柯夫（A.A Markov 俄国数学家），20世纪初，他在研究中发现自然界中有一类事物的变化过程仅与事物的近期状况有关，而与事物的过去状态无关。例：设备维修和更新、人才结构变化、资金流向、市场需求变化等许多经济行为都可用这一类过程来描述或近似。 所谓马尔科夫链，就是一种随机时间序列，它在将来取什么值只与它现在的取值有关，而与它过去取什么值无关，即无后效性。具备这个性质的离散型
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2023-07-23 16:41:38
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from numpy import *def viterbi(obs,states,start_p,trans_p,emit_p): v=[{}] for y in states: v[0][y]=start_p[y]*emit_p[y][obs[0]] for t in range(1,len(obs)): v.append({})...
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2023-01-13 00:09:24
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隐马尔可夫链（HMM）是一种用于建模隐含状态和观察状态之间概率关系的统计模型。在Python中实现隐马尔可夫链的方法有很多，下面我将分享一个详细的步骤，以帮助您在Python中实现隐马尔可夫链。
## 环境准备
在开始之前，我们需要为实现隐马尔可夫链做好准备。系统环境要求如下：
- **软件要求**：
- Python 3.x
- NumPy
- Pandas
- sciki
# 利用Python实现马尔可夫链分析
马尔可夫链是一种随机过程，其中系统在离散状态间转移，而这些转移只依赖于当前状态，不依赖于先前的状态。分析马尔可夫链对理解各种现象，如天气预测、语言模型、股票价格等，具有重要意义。本文将通过Python中的`markovify`库来演示马尔可夫链的基本概念和实现过程。
## 马尔可夫链的基本概念
在马尔可夫链中，系统的状态由有限数量的状态组成。我们使用一
# 如何实现 Python 的马尔可夫链模型
马尔可夫链是一种统计模型，用于描述一个系统在不同状态之间的转移。它的特点是未来状态只依赖于当前状态，而与过去状态无关。本文将带你逐步实现一个简单的马尔可夫链模型，帮助你理解其核心原理。
## 过程概览
在开始实现之前，让我们先给出一个简单的流程图，帮助你理清思路：
| 步骤 | 描述
# 隐马尔可夫链简介及Python实现
## 1. 隐马尔可夫链的流程
隐马尔可夫链（Hidden Markov Model, HMM）是一种统计模型，用于描述具有潜在的未观察到的状态的序列。在隐马尔可夫链中，我们只能观察到由状态生成的可见数据，而无法直接观察到状态本身。
隐马尔可夫链的流程可以用以下表格展示：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. 识别问题类型 |
原创
2023-07-23 19:28:03
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