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
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2024-01-12 07:05:36
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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（
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2024-01-28 06:31:05
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一、提出问题马尔科夫链和转移矩阵是什么？马尔科夫链是如何生成的？以及如何使用？下面我来详细介绍！二、马尔科夫链和转移矩阵的介绍1、马尔科夫链(Markov chain)概述 机器学习算法中，马尔可夫链在时间序列模型广泛的应用。主要思想是不管初始状态是什么，只要状态转移矩阵不发生变化, 最终状态始终会收敛到一个固定值, 这种无记忆性叫马尔科夫属性。公式为：2、转移概率矩阵(Transition Pr
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2023-08-08 02:04:19
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学习参考网址：MCMC(二)马尔科夫链 - 刘建平Pinard目录1.问题描述2.马尔科夫链模型状态转移矩阵的性质3.代码实例(一)3.1运行结果4.代码实例(2)4.1运行结果5.小结1.问题描述 上图马尔科夫链表示股市模型，有三种状态，每一种状态都以一定的概率转化到下一个状态，这个状态概率转化图也可以用矩阵的形式表示，定义矩阵P
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2023-08-17 17:21:18
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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（
keyword马尔可夫性质(Markov Property): 如果某一个过程未来的转移跟过去是无关，只由现在的状态决定，那么其满足马尔可夫性质。换句话说，一个状态的下一个状态只取决于它当前状态，而跟它当前状态之前的状态都没有关系。马尔可夫链(Markov Chain): 概率论和数理统计中具有马尔可夫性质（Markov property）且存在于离散的指数集（index set）和状态空间（st
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2024-07-16 14:52:54
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# 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
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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
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2023-11-24 03:07:44
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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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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
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2024-02-15 15:00:50
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本文简要介绍了一种简单的状态切换模型，该模型构成了隐马尔可夫模型（HMM）的特例。这些模型适应时间序列数据中的非平稳性。从应用的角度来看，这些模型在评估经济/市场状态时非常有用。这里的讨论主要围绕使用这些模型的科学性。
原创
2021-05-12 14:05:57
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# 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
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考虑一下经济衰退和扩张。在衰退开始时，产出和就业率下降并保持较低水平，然后，产出和就业率增加。从统计上讲，均值，方差和其他参数在各个状态之间都在变化。我们的问题是估计方案何时更改以及与每个方案关联的参数值。询问状态何时改变等同于询问状态持续多久。
原创
2021-05-12 15:38:44
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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
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2024-10-10 10:55:45
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本文简要介绍了一种简单的状态切换模型，该模型构成了隐马尔可夫模型（HMM）的特例。这些模型适应时间序列数据中的非平稳性。从应用的角度来看，这些模型在评估经济/市场状态时非常有用。这里的讨论主要围绕使用这些模型的科学性。
原创
2021-05-19 23:36:11
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考虑一下经济衰退和扩张。在衰退开始时，产出和就业率下降并保持较低水平，然后，产出和就业率增加。从统计上讲，均值，方差和其他参数在各个状态之间都在变化。我们的问题是估计方案何时更改以及与每个方案关联的参数值。询问状态何时改变等同于询问状态持续多久。
原创
2021-07-01 17:38:46
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分析师通常关心检测市场何时“发生变化”：几个月或几年内市场的典型行为可以立即转变为非常不同的行为。投资者希望及时发现这些变化，以便可以相应地调整其策略，但是这样做可能很困难。
原创
2021-05-12 14:52:25
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分析师通常关心检测市场何时“发生变化”：几个月或几年内市场的典型行为可以立即转变为非常不同的行为。投资者希望及时发现这些变化，以便可以相应地调整其策略，但是这样做可能很困难。
原创
2021-05-20 21:47:58
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1.在python默认安装的位置找到Tools\scripts2.找到2to3.py3.在所在文件夹shift+右键打开终端4.执行命令python 2to3.py -w 需要做数据迁移的数据路径+数据名称.py5.执行成功后.bak是原数据的备份 还会有一个新的迁移好的数据
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2023-06-26 10:37:46
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体制检测更新要安装系统投资者工具箱（SIT），请访问关于页面。不久前，我写了一系列有关使用RHmm进行系统检测的文章。不幸的是，RHmm从CRAN不再可用，因此我想更新RHmm软件包的存储库位置，并使用depmixS4软件包复制功能。所述depmixS4包还允许对参数的线性约束。摘要：RHmm可在R-Forge购买 有关depmixS4包的更多信息，请查看R中的隐马尔可夫模型...
原创
2021-05-19 23:36:15
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