为了清楚整理马尔可夫相关概念，做了下笔记，首先抛出一些概念：1 【马尔可夫性质 马尔可夫过程 马尔可夫链】概念：其未来由现在决定的程度，使得我们关于过去的知识丝毫不影响这种决定性。这种在已知“现在”的条件下，“未来”与“过去”彼此独立的特性就被称为马尔可夫性，具有这种性质的随机过程就叫做马尔可夫过程，其最原始的模型就是马尔可夫链。实例1：用一个通俗的比喻来形容，一只被切除了
转载
2024-06-03 13:18:22
116阅读
1.马尔科夫模型 1.1马尔科夫过程 马尔可夫过程（Markov process）是一类随机过程。它的原始模型马尔可夫链。已知目前状态（现在）的条件下，它未来的演变（将来）不依赖于它以往的演变 (过去 )。 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
转载
2023-11-02 06:31:16
67阅读
应用领域：大多是在预测方向，所以马尔科夫模型更多是辅助作用。应用条件：某一系统在已知现在情况的条件下，系统对未来时刻的情况只与现在有关，而与过去的历史无直接关系。比如，研究一个商店的累计销售额，则未来的某一时刻的销售额只与现在时刻之前的任意时刻的累计销售额无关。马尔科夫模型的关键词应当是累计，若在当前的时间线上无法进行累计，那么是否能够找到可以在其他时间线上进行累计的可能？可以创造自己的时间线，这
转载
2023-09-29 20:11:06
78阅读
马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）是一类用于描述决策问题的数学模型。该模型可以将决策问题的状态、决策、动作、收益等概念进行形式化，并通过数学方法进行求解，得到一个最优的决策策略。马尔可夫决策过程广泛应用于智能控制、机器学习、人工智能等领域。马尔可夫决策过程的基本组成部分包括状态空间、动作空间、状态转移概率、奖励函数及折扣因子。下面将详细介绍每个组成部分的含
转载
2023-11-03 14:05:00
97阅读
# Python 马尔可夫过程的简明探索
马尔可夫过程是一种数学模型，用来描述一个系统在状态空间中随机地转换状态的过程。其核心特性在于无记忆性，即系统的未来状态仅由当前状态决定，而与如何达到当前状态没有关系。本文将通过Python实例来介绍马尔可夫过程，并提供相应的状态图和类图，以增强理解。
## 状态图
首先，我们来理解马尔可夫过程的状态图。假设一个简单的马尔可夫过程，它由三个状态组成：状
1. 马尔科夫性无后效性，下一个状态只和当前状态有关而与之前的状态无关，公式描述：P[St+1|St]=P[St+1|S1,...,St]。强化学习中的状态也服从马尔科夫性，因此才能在当前状态下执行动作并转移到下一个状态，而不需要考虑之前的状态。2. 马尔科夫过程马尔科夫过程是随机过程的一种，随机过程是对一连串随机变量(或事件)变迁或者说动态关系的描述，而马尔科夫过程就是满足马尔科夫性的随机过程，
转载
2023-11-04 21:01:24
113阅读
马尔可夫过程（Markov process）是一类重要的随机过程，以下是关于它的详细介绍：定义马尔可夫过程是具有马尔可夫性质的随机过程。即给定当前状态，未来的状态只与当前状态有关，而与过去的历史无关。用数学语言表示为：对于任意的\(n\geq 1\)，以及任意的\(t_1 < t_2 <\cdots< t_n < t\)，有\(P(X(t)\leq x|X(t_1)=x_1
为了清楚整理马尔可夫相关概念，做了下笔记，首先抛出一些概念：1 【马尔可夫性质 马尔可夫过程 马尔可夫链】概念：其未来由现在决定的程度，使得我们关于过去的知识丝毫不影响这种决定性。这种在已知“现在”的条件下，“未来”与“过去”彼此独立的特性就被称为马尔可夫性，具有这种性质的随机过程就叫做马尔可夫过程，其最原始的模型就是马尔可夫链。实例1：用一个通俗的比喻来形容，一只被切除了
转载
2024-02-02 19:59:37
46阅读
马尔可夫决策过程详解强化学习强化学习的发展历史强化学习简介深度强化学习简介马尔可夫决策过程马尔可夫过程马尔可夫属性马尔可夫过程马尔可夫奖励过程折扣因子收益价值函数马尔可夫决策过程策略价值函数贝尔曼期望方程最优价值函数贝尔曼最优方程 强化学习强化学习的发展历史 RL(Reinforcement Learning)从统计学、控制理论和心理学等多学科发展而来，是一个基于数学框架、由经验驱动的自主学习
转载
2024-07-23 13:05:49
153阅读
本篇请结合课本Reinforcement Learning: An Introduction学习Jack's Car Rental是一个经典的应用马尔可夫决策过程的问题，翻译过来，我们就直接叫它“租车问题”吧。租车问题的描述如下：Jack’s Car Rental Jack manages two locations for a nationwide car rental company. Eac
马尔可夫决策过程（一） 最近学习了MDP，查看一些资料，本文翻译了维基百科http://en.wikipedia.org/wiki/Markov_decision_process。有许多地方翻译的不好，有翻译错的地方请多多谅解！欢迎给我留下意见，我会尽快更改！ 定义一个很简单的只有3个状态和2个动作的MDP例子。&nb
（http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/d.silver/web/Teaching.html），这里我将按课程 PPT 中的顺序讲述我的理解已经如何用代码实现相应的计算过程。目录一、马尔可夫过程（Markov Process）（一）MDPs论述（二）马尔科夫特性（三）状态转移矩阵（四）马尔可夫过程（五）样例二、马尔可夫报酬过程（Markov Reward Process）（
转载
2024-08-13 08:48:49
65阅读
马尔可夫决策过程 现在我们开始讨论增强学习(RL，reinforcement learning)和自适应控制( adaptive control)。在监督式学习中，我们的算法总是尝试着在训练集合中使预测输出尽可能的模仿（mimic）实际标签y（或者潜在标签）。在这样的设置下，标签明确的给出了每个输入
转载
2018-11-04 16:30:00
186阅读
2评论
马尔可夫决策过程一、马尔科夫决策过程：**马尔科夫决策过程****最优决策**值迭代策略迭
原创
2022-12-27 12:41:05
390阅读
没课的一天，结合着师兄给的书，写一写日常学习的反思。 西瓜书到手了，还不知道怎么学，好的公式233，没有python相关代码西瓜书的学习与建模后的反思1.隐马尔科夫模型隐马尔科夫模型是关于时序的概率模型，可用于标注问题的统计学问题模型，描述由一个隐藏的马尔科夫链生成不可观测的状态序列，再有各个状态生成一个观测而产生观测随机序列的过程。马尔科夫模型：因安德烈·马尔可夫（Andrey Markov，1
转载
2023-10-26 11:20:37
145阅读
本文主要是在阅读过程中对本书的一些概念摘录，包括一些个人的理解，主要是思想理解不涉及到复杂的公式推导。会不定期更新，若有不准确的地方，欢迎留言指正交流本文完整代码github：anlongstory/awsome-ML-DL-leaninggithub.com第 10 章 隐马尔可夫模型模型基本假设齐次马尔可夫性假设：隐藏的马尔可夫链在任意时刻 t 的状态只依赖于其前一时刻的状态，与其他时刻的状态
转载
2024-01-23 17:19:23
45阅读
2006年4月17日 上午 08:01:00 <script language="javascript" type="text/javascript"> uT("time114523190259377514"); </script> 发表者：吴军，Google 研究员 前言：隐含马尔可夫模型是一个数学模型，到目前为之，它一直被认为是实现快速精确的语音识别系统的最成功的方
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
转载
2023-11-10 10:32:21
200阅读
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
转载
2023-08-07 01:40:14
598阅读
隐马尔科夫模型 文章目录隐马尔科夫模型前言一、定义二、三个基本问题1、观测序列概率2、模型参数学习3、预测（解码）问题三、三个问题的代码1、观测序列概率2、模型参数学习总结 前言隐马尔科夫模型（HMM）是在马尔科夫链上的一个扩展，属于机器学习，它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。然后利用这些参数来作进一步的分析一、定义隐状态集合：Q={q1,
转载
2024-01-29 06:54:29
145阅读
