本篇可以看作对行列式和特征值应用的举例。但我会谈些我感兴趣的部分，即离散信源信道模型和循环矩阵的对角化。 马尔科夫矩阵这个矩阵从概率论中概率的定义生发，因此各元素实际上就是非负的概率值。马尔科夫矩阵（Markov matrix）又称概率矩阵（probability matrix）、转移概率矩阵（transition probability matrix）,在英语数学文献中的惯例是用概率的行向量
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2023-12-12 13:00:36
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描述：隐马尔科夫模型的三个基本问题之一：概率计算问题。给定模型λ=（A，B，π）和观测序列O=(o1，o2，...，oT)，计算在模型λ下观测序列O出现的概率P(O|λ)概率计算问题有三种求解方法： 直接计算法（时间复杂度为O(TN^T)，计算量非常大，不易实现） 前向算法：A：状态转移概率矩阵；B：观测概率矩阵；Pi：初始状态概率向量；O：观测序列1 def forward(A, B, Pi
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2023-06-19 14:06:27
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的特征值
A的特征值和
的特征值是一样的。
求解特征值的方法是
，根据行列式的性质，矩阵的行列式等于矩阵转置的行列式，因此：
因此λ也是 的特征值。 马尔可夫矩阵 A有2个特点：A中的所有元素都是非负的；A中的每一列之和都等于1。形如A的矩阵称为马尔可夫矩阵。马尔可夫矩阵主要应用在概率领域
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2023-12-22 23:29:34
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行列式是一个数字。行列式能尽可能的把矩阵的信息表示出来。比如行列式为0矩阵不可逆。交换行或者列行列式变符号，这意味着交换矩阵它的行列式是1或者-1.因为交换矩阵可以把其他矩阵的行列交换。行或者列乘个t，那么整个行列式的值需要乘个t。行列式每行都有可加性,其中是伴随矩阵（当前元素是即去掉当前行当前列的矩阵行列式值）行列式值等于当前行的各元素与对应代数余子式的线性加权和。克拉默法则(Cramer’s
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2023-12-15 14:16:33
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文章目录前言一、马尔可夫过程的分类二、马尔可夫链的定义三、转移概率1.一步转移概率2.n步转移概率3.C-K方程应用例题四、马尔可夫链的状态分类1.周期性2.常返性3.求首达概率例题五、状态空间的分解1.定义2.常返性、周期性例题六、平稳分布1.定义2.平稳分布例题总结 前言本文的主要内容是马尔可夫过程的分类、马尔可夫链的定义、一步和n步转移概率、马尔可夫链的状态分类、状态空间的分解、平稳分布以及
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2024-01-19 19:13:04
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A满足每一列加起来等于1 每个元素>=0 A^2也满足 还满足 λ=1另外的| λ|出处据说是一开始麻省
原创
2023-02-09 09:31:37
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隐马尔科夫模型（HMM）及其Python实现目录1.基础介绍形式定义隐马尔科夫模型的两个基本假设一个关于感冒的实例2.HMM的三个问题2.1概率计算问题2.2学习问题2.3预测问题3.完整代码1.基础介绍首先看下模型结构，对模型有一个直观的概念：描述下这个图：分成两排，第一排是yy序列，第二排是xx序列。每个xx都只有一个yy指向它，每个yy也都有另一个yy指向它。OK，直觉上的东西说完了，下面给
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2024-01-22 12:52:38
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马尔可夫决策过程（MDP）1、基本概念：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。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（state space）内的随机过程（stochastic pr
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2024-06-12 06:47:19
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PR Structured Ⅲ：马尔可夫、隐马尔可夫 HMM 、条件随机场 CRF 全解析及其python实现 Content
归纳性长文，不断更新中...欢迎关注收藏本章承接概率图知识PR Structured Ⅱ：Structured Probabilistic Model An Introductionzhuanlan.zhihu.com 马尔可夫不仅是强化
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2023-12-27 10:04:23
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初识马尔科夫模型（Markov Model）一、概念二、性质三、学习步骤 一、概念马尔科夫模型（Markov Model）是一种概率模型，用于描述随机系统中随时间变化的概率分布。马尔科夫模型基于马尔科夫假设，即当前状态只与其前一个状态相关，与其他状态无关。二、性质马尔科夫模型具有如下几个性质：① 马尔科夫性：即马尔科夫模型的下一个状态只与当前状态有关，与历史状态无关。② 归一性：所有的状态转移概
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2023-08-14 12:28:26
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原文中的有些过程不是很详细，我在这里进行了修改！并且添加了代码实现部分目录近似算法Viterbi算法HMM案例-Viterbi代码实现问题： 在观测序列已知的情况下，状态序列未知。想找到一个最有可能产生当前观测序列的状态序列。可以用下面两种办法来求解这个问题： 1、近似算法 2、Viterbi算法近似算法直接在每个时刻t时候最优可能的状态作为最终的预测状态，使用下列公式计算概率值：遍历时
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2023-12-05 21:51:20
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# 使用Python实现马尔科夫转移矩阵
马尔科夫链是一种统计模型，用于描述一个系统如何在有限的状态之间转移。在实现马尔科夫转移矩阵之前，我们需要明确步骤。以下是实现的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 收集数据并定义状态 |
| 2 | 计算状态转移次数 |
| 3 | 计算转移概率矩阵 |
| 4 | 可视化转移概率（饼状
机器学习入门：隐马尔科夫模型1、实验描述本实验先简单介绍隐马尔科夫模型，然后提供一份股票交易的数据，通过建立隐马尔科夫模型对股票数据进行分析，并将最终结果用图的方式展示出来。实验时长：45分钟主要步骤：读取数据文件数据预处理模型创建模型的预测模型评估绘制相关的指标2、实验环境虚拟机数量：1系统版本：CentOS 7.5scikit-learn版本： 0.19.2numpy版本：1.15.1matp
# 马尔科夫链及其在Python中的应用
马尔科夫链是一种数学模型，用于描述一个系统在标记状态之间随机转移的过程。它的核心特性在于“无记忆性”，即当前状态只依赖于前一个状态，而与更久远的状态无关。这使得马尔科夫链在许多领域中都得到了广泛应用，例如物理学、经济学、计算机科学、自然语言处理等。
## 马尔科夫链的基本概念
马尔科夫链由一组状态和状态之间的转移概率组成。可以用转移矩阵来表示这些状态
——隐马尔可夫模型 - HMM的三个问题 - 概率计算问题，把其中的有些公式排版做了简单修改!其中的后向概率算法有点难度！目录一、HMM案例回顾二、HMM典型的3个问题1、概率计算问题2、学习问题3、预测问题三、概率计算问题解决方案1、暴力直接计算法2、前向-后向算法2.1 前向算法：2.2HMM案例-前向算法2.3 后向算法2.4求单个状态的概率2.5求两个状态的联合概率：一、HMM案例回顾假设
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2024-07-17 12:55:09
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目录0. 前言0.1 马尔可夫性0.2 马尔科夫链0.3 马尔科夫链有什么用？1. 离散时间马尔科夫链(DTMC)2. 马尔科夫链建模2.1 转移概率矩阵2.2 有向图表示2.3 一个实例2.4 矩阵运算例3. 马尔科夫链蒙特卡洛仿真3.1 Python modelling3.2 The first trial3.3 蒙特卡洛仿真0. 前言0.1 马尔可夫性 &n
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2023-10-24 10:42:36
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说明Baum-Welch 也是马氏三问之一，是模型学习的方法。内容还是使用上一篇的例子，黑箱摸球。BW通过前后向算法来进行参数学习的，具体的算法先不去看，先看看怎么用。 下面是一个模型拟合的过程MultinomialHMM# Baum-Welch
import numpy as np
from hmmlearn import hmm
states = ['box1','box2','box3']
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2024-06-10 15:04:38
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吸收马尔可夫链在马尔可夫链中，称Pij=1的状态为吸收状态。如果一个马尔可夫链中至少包含一个吸收状态，并且从每一个非吸收状态出发，都可以到达某个吸收状态，那么这个马尔可夫链称为吸收马尔可夫链（Absorbing Markov Chains）[1]。Drunkard's Walk在上图的醉汉游走模型中，当醉汉处于位置1、2或者3时，他将会以等概率（1/2）向左或者向右走，他一直走，直到他到达位置0（
1. 综述已知问题规模为n的前提A，求解一个未知解B。（我们用An表示“问题规模为n的已知条件”）此时，如果把问题规模降到0，即已知A0，可以得到A0->B.如果从A0添加一个元素，得到A1的变化过程。即A0->A1; 进而有A1->A2; A2->A3; …… ; Ai->Ai+1. 这就是严格的归纳推理，也就是我们经常使用的数学归纳法；对于Ai+1，只需要它的上一
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2024-01-21 06:42:10
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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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