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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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（
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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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
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2024-04-24 18:52:18
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Markov介绍Markov实际表示的是一系列随机变量随着时间变化的随机函数，也就是由一系列变量组成了一个状态序列（其实就是隐状态），而每个时刻所对应的这个变量可能会有很多种输出，而最终这些输出组成的状态就是观测状态。隐状态中每个变量出现的概率都是不一样的，所以某个时刻出现哪一个变量是未知的，于是就存在一个转换概率（Transition Probability），来表示从一个状态转换为下一个状态的
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2023-11-24 23:28:12
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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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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
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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# 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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# 如何在Python中实现EWMA模型
在金融数据分析和时间序列预测中，指数加权移动平均（EWMA，Exponentially Weighted Moving Average）是一种常用的技术。对于刚入行的小白来说，了解EWMA并能够在Python中实现它是一个重要的知识。本文将详细阐述如何在Python中实现EWMA模型，提供完整的步骤与代码示例。
## 实现过程概览
为了更清晰地展示E
一、基本介绍argparse 模块是 Python 内置的用于命令行参数解析的模块，可以通过少数代码中变量或者参数的改变以实现对整个代码项目的操控。对于大型代码项目(如代码超过1000行)，十分便捷argparse 模块可以让人轻松编写用户友好的命令行接口，能够帮助程序员为模型定义参数。简单来说，该模块就是一个“代码型”的操作界面，通过修改集中的参数以实现各种目的上图是yolov5中train.p
# 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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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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windows 32位系统安装mongodb1. 下载MongoDB http://downloads.mongodb.org/win32/mongodb-win32-i386-3.2.12.zip2. 解压到d盘,重命名为mongodb,路径为d:\mongodb3. 设置数据文件夹,d:\mongodb\data\db4. 启动MongoDB服务,在命令行中 d:\mongodb\bin\mo
原创
2017-02-10 21:19:55
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介绍 崔晓源 翻译 我们通常都习惯寻找一个事物在一段时间里的变化规律。在很多领域我们都希望找到这个规律，比如计算机中的指令顺序，句子中的词顺序和语音中的词顺序等等。一个最适用的例子就是天气的预测。 首先，本文会介绍声称概率模式的系统，用来预测天气的变化 然后，我们会分析这样一个系统，我们希望预测的状
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2021-07-16 10:26:01
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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
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## Python XGBoost完整应用示例
### 一、流程图
```mermaid
flowchart TD
A(数据准备) --> B(模型训练)
B --> C(模型预测)
```
### 二、整件事情的流程
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 数据准备 |
| 2 | 模型训练 |
| 3 | 模型预测 |
### 三、数据准备
在开始实
原创
2024-05-14 06:12:18
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# 模拟离散时间Markov链
在数据科学和机器学习领域，Markov链是一种常见的数学模型，用于描述状态之间的转移概率。离散时间Markov链是指在离散时间点上状态之间转移的概率。Python是一种功能强大的编程语言，可以用来模拟和分析Markov链的行为。
## Markov链简介
Markov链是一个随机过程，具有马尔可夫性质，即下一个状态只依赖于当前状态，而与过去状态无关。在离散时间
原创
2024-03-06 04:55:50
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# 使用马尔可夫链进行时间序列预测的指南
在这篇文章中，我们将深入探讨如何使用马尔可夫链预测时间序列数据。假设你已经对Python有基础的了解，我们会从理论到实践，通过几个步骤来实现这一目标。我们将使用一些必要的Python库，包括pandas和numpy。接下来，我们将逐步展示整个流程，并在每个步骤中提供相应代码及详细注释。
## 流程概述
| 步骤 | 描述
一、EM算法EM算法是一种迭代算法，用于含有隐含变量的概率模型参数的极大似然估计。设Y为观测随机变量的数据，Z为隐藏的随机变量数据，Y和Z一起称为完全数据。观测数据的似然函数为：模型参数θ的极大似然估计为：这个问题只有通过迭代求解，下面给出EM算法的迭代求解过程：step1、选择合适的参数初值θ(0)，开始迭代step2、E步，求期望。θ(i)为第i次迭代θ
原创
2021-12-04 19:54:17
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