引言在概率论及统计学中，马尔可夫过程（英语：Markov process）是一个具备了马尔可夫性质的随机过程，因为俄国数学家安德雷·马尔可夫得名。马尔可夫过程是不具备记忆特质的（memorylessness）。换言之，马尔可夫过程的条件概率仅仅与系统的当前状态相关，而与它的过去历史或未来状态，都是独立、不相关的。概论1. Markov Decision Process马尔可夫决策过程机器学习算法（
马尔可夫决策过程特征· 状态、行动、奖励都是有限数值。下一次的状态和奖励只依赖于上一时刻的状态和行动。
· 马尔可夫决策过程与随机过程中的马尔可夫过程类似，不同点在于马尔可夫过程只看重状态之间的转移，主要研究的是给定初始状态稳定之后会变成什么样。在马尔可夫决策过程中，增加了动作的概念，两个状态之间不仅有一条连线（也就是状态有限时，在原来的状态转移图上，不同动作可能会导致同样的状态转移情况）
· 在
转载
2024-02-15 15:00:50
45阅读
马尔科夫过程描述了一类重要的随机过程。
原创
2023-02-02 08:43:19
92阅读
Dictum:
Is the true wisdom fortitude ambition. -- Napoleon马尔可夫决策过程(Markov Decision Processes, MDPs)是一种对序列决策问题的解决工具，在这种问题中，决策者以序列方式与环境交互。“智能体-环境”交互的过程首先，将MDPs引入强化学习。我们可以将智能体和环境的交互过程看成关于离散情况下时间步长\(t
转载
2024-05-18 07:05:54
44阅读
这篇文章写得实在是通俗易懂，作者幽默的解释了Markov和隐Markov模型，入门必看。 同前面一样，因为编辑器不支持latex方式的数学公式输入，所以我就试图用文字的方式来简要描述一下隐Markov模型（Hidden Markov Model，HMM）。所有这类模型都有一个前提假设，就是下一个时刻的状态只与当前时刻
转载
2024-04-24 18:52:18
27阅读
% main.m% 主程序：对于不同的K,N值作折线图。参数FrameNum为帧的最大个数。% by 姜晶% 2013.4.10clear;FrameNum=7;X=
原创
2022-10-10 15:19:58
44阅读
在处理“Markov过程Java”这一主题时，我深刻体会到对于数据模型和概率论的结合的重要性。Markov过程是一种重要的随机过程，它是理解许多系统动态的基础。在这篇文章中，我将详细记录我的思考过程和实施步骤，包括备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、监控告警和最佳实践。
### 备份策略
在备份策略中，我首先创建了一个周期性计划。这个计划高度依赖于甘特图，以便明确各项任务的生命周期和彼此
本文简单讲解其概念（包括一阶，二阶和高阶链）及应用（如何通过建模进行数据预测）概括的来说，马尔科夫链是基于统计的数学模型。那么，什么叫基于统计？列举一个生活中最常见的场景。当我们使用输入法打字的时候，输入法会自动弹出联想文字。这在写一些非常用名词的时候特别明显，比如名字。例如某人叫奥利维尔，我们第一次输入这个名字时，需要完整且正确的拼写每一个字，否则就成了奥力威尔之类的词。但多次输入后，就会直接弹
转载
2024-01-12 07:05:36
59阅读
# 使用Python实现多状态Markov链的指南
## 一、流程概述
为了帮助你更好地理解如何实现多状态Markov链，我们将整个过程拆解成几个具体步骤。以下是每个步骤的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | -----------------------------------------
原创
2024-10-03 04:25:33
52阅读
# Markov算法概述及Python实现
Markov算法是一种基于状态转移的计算理论模型，由艾米尔·马克思（Andrey Markov）提出。它的核心思想是，在一个特定的系统中，系统的未来状态仅依赖于当前状态而与过去状态无关。由于其简单性和强大的表达能力，Markov算法被广泛应用于自然语言处理、数据科学、机器学习等领域。
## Markov算法的基本概念
Markov算法通常包括以下几
原创
2024-09-22 05:17:57
49阅读
CHAPTER 2第2章Markov决策过程本章介绍强化学习最经典、最重要的数学模型—Markov决策过程(Markov Decision Process，MDP)。首先我们从离散时间智能体/环境接口引入Markov决策过程的定义，然后介绍在求解Markov决策过程时会用到的重要性质，最后介绍一种求解Markov决策过程最优策略的方法。2.1 Markov决策过程模型在智能体/环境接口
转载
2023-11-24 03:07:44
20阅读
Markov Model(马尔可夫模型)在概率论中，马尔可夫模型是一种用于对随机变化的系统建模的随机模型。一种假定猜想：假设未来的状态只依赖于当前状态，而不依赖于之前发生的事件(也就是说，它假设了Markov属性)。通常，这个假设支持使用模型进行推理和计算，否则这将是棘手的。因此，在预测模型和概率预测领域，一个给定的模型最好能表现出马尔可夫性质。在不同的情况下，有四种常见的马尔可夫模型，这取决于是
转载
2024-10-10 10:55:45
111阅读
转载
2017-09-30 17:09:00
86阅读
2评论
1. 联合概率（joint distribution）的链式法则
基于链式法则的 explicit formula：
p(x1:n)===p(x)p(x1)∏i=2np(xi|x1,…,xi−1)∏i=1np(xi|x1,…,xi−1)
等式左端表示联合概率分布，joint distribution，所谓联合概率表示的事件同时发生的概率，如 p(x3|x1,x2)，的实际含义恰在于，事件
转载
2017-04-20 22:09:00
307阅读
1. 联合概率（joint distribution）的链式法则基于链式法则的 explicit formula：p(x1:n)===p(x)p(x1)∏i=2np(xi|x1,…,xi−1)∏i=1np(xi|x1,…,xi−1)等式左端表示联合概率分布，joint distribution，所谓联合概率表示的事件同时发生的概率，如 p(x3|x1,x2)，的实际含义恰在于，事件 x1 和事件
转载
2017-04-20 22:09:00
253阅读
2评论
Introduction通常，我们对发生在时间域上的事件希望可以找到合适的模式来描述。考虑下面一个简单的例子，比如有人利用海草来预测天气，民谣告诉我们说，湿漉漉的海草意味着会下雨，而干燥的海草意味着会天晴，而如果海草不是很湿也不是很干燥，比如潮湿的状态，那么我们恐怕很难断定天气会怎样，可能下雨也可能天晴，我们或许可以根据昨天的天气来进行判断，根据昨天的天气和今天海草的状态，或许可以有一个更好的预测
转载
2016-07-09 10:02:00
53阅读
2评论
# 使用R语言实现马尔可夫链的迭代算法
马尔可夫链是随机过程中的一个重要概念，它描述了一系列状态之间的转移。在本教程中，我将教你如何在R语言中实现一个简单的马尔可夫链迭代模型。通过这个项目，我们将明确每一步的流程并配以代码注释，帮助你更好地理解和实现。
## 项目流程
为了便于理解，以下是开发马尔可夫链迭代的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|
原创
2024-09-30 04:45:57
120阅读
1.什么是状态模式？允许一个对象在其内部状态改变时改变它的行为。对象看起来似乎修改了它的类。举个例子：水在不同的温度下会有不同状态，也能表现出不同特性。看起来不一样，其实本质上它还是水 状态模式又叫状态对象，它是一种对象行为型模式。 2.状态模式结构（1）Context（环境类）：又叫上下文类，拥有多种状态的对象。由于环境类的状态存在多样性且在不同状态下对象的行为有所不同，因此
1. Markov Process我们一步一步来讲解 Markov Decision Process。按顺序，从 Markov Process 到 Markov Reward Process，再到 Markov Decision Process。 1.1 Markov Property马尔可夫过程（Markov process）的集合就是具有马尔可夫性质（
转载
2024-01-28 06:31:05
333阅读
Hidden Markov Models下面我们给出Hidden Markov Models(HMM)的定义，一个HMM包含以下几个要素： ∏=(πi)表示初始状态的向量。A={aij}状态转换矩阵，里面的元素表示概率：Pr(xki|xk−1j)B={bij}confusion矩阵，表示可观察变量与隐藏变量的转换概率：Pr(yi)|Pr(xj) 值得注意的一点是，这里面定义的概率都是与时间不相关的
转载
2016-07-15 15:12:00
66阅读
2评论
