本文整理下齐次有限状态离散时间马氏链的相关基础内容并及MATLAB中提供的与之相关的性质。基本性质为进行状态分类，先引入一组重要性质和定义平稳分布 式子7-94为平衡方程： 不可约且正常返的马氏链一定存在平稳分布，更一般的，只要马氏链存在一个闭的不可约子集，并且该集合中的状态均是正常返的，则存在平稳分布。混合时间（mixing time）在概率论中，马尔可夫链的混合时间是马尔可夫链“接近”其稳态分
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2024-07-31 21:00:57
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马尔可夫决策过程MDP马尔科夫性 Markov Property马尔科夫过程 Markov Property马尔科夫奖励过程 Markov Reward Process马尔科夫决策过程（Markov decision process, MDP） 本文章参考了David Silver强化学习公开课中文讲解及实践和MDP(Markov Decision Processes马可夫决策过程)简介2篇博客,
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作者： jclian，本人从事Python已一年多，是Python爱好者，喜欢算法，热爱分享，希望能结交更多志同道合的朋友，一起在学习Python的道路上走得更远！HMM简介 对于算法爱好者来说，隐马尔可夫模型的大名那是如雷贯耳。那么，这个模型到底长什么样？具体的原理又是什么呢？有什么具体的应用场景呢？本文将会解答这些疑惑。 本文将通过具体形象的例子来引入该模型，并深入
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
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2023-08-07 01:40:14
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✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。 本文目录马尔可夫链MATLAB 马尔可夫链预测模型 马尔可夫链马尔可夫链是一种随机过程，它的状态转移是由当前状态决定的，与过去的状态无关。马尔可夫链的状态转移矩阵是一个方阵，它的每一行元素之和为1，这样的矩阵称为概率转移矩阵。马尔可夫链的状态转移矩阵可以用来表示状态转移的概率。MATLAB 马尔可夫链预测模型例1 有
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2023-10-02 08:51:19
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马尔可夫链简单介绍马尔可夫链是一个经典算法，马尔可夫链（Markov chain），又称离散时间马尔可夫链（discrete-time Markov chain），因俄国数学家安德烈·马尔可夫（俄语：Андрей Андреевич Марков）得名，为状态空间中经过从一个状态到另一个状态的转换的随机过程。该过程要求具备“无记忆”的性质：下一状态的概率分布只能由当前状态决定，在时间序列中它前面的
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2023-06-19 15:30:33
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马尔可夫链中的期望问题这个问题是我在做 [ZJOI2013] 抛硬币 - 洛谷 这道题的时候了解的一个概念。在网上也只找到了一篇相关的内容：# 马尔可夫链中的期望问题故在这里来分享一下其中的期望问题。目录马尔可夫链中的期望问题马尔可夫链概率转移矩阵转移矩阵的修订状态中的期望期望线性方程组方程矩阵化例题作者有话说马尔可夫链定义：马尔科夫链为状态空间中经过从一个状态到另一个状态的转换的随机过程。该过程
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2024-05-27 16:38:09
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本文主要介绍了马尔可夫链的平稳分布的求法，以及平稳分布和状态性质之间的关系，最后介绍了状态空间的分解定理和一步分析法。
目录第四讲 马尔可夫链的平稳分布一、平稳分布Part 1：平稳分布Part 2：不可约马尔可夫链的性质Part 3：极限分布二、状态空间的分解Part 1：状态空间的分解Part 2：有限状态空间的分解Part 3：吸收概率和平均吸收时
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2023-07-05 15:04:51
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隐马尔科夫模型将会从以下几个方面进行叙述：1 隐马尔科夫模型的概率计算法 2 隐马尔科夫模型的学习算法 3 隐马尔科夫模型的预测算法 隐马尔科夫模型其实有很多重要的应用比如说：语音识别、自然语言处理、生物信息、模式识别等等 同样先说一下什么是马尔科夫，这个名字感觉就像高斯一样，无时无刻的在你的生活中，这里给出马尔科夫链的相关解释供参考：马尔可夫链是满足马尔可夫性
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2024-01-24 10:41:18
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背景：马尔可夫过程（Markov process）是一类随机过程。它的原始模型马尔科夫链，由俄国数学家A.A. Markov于1907年提出。马尔可夫过程是研究离散时间动态系统状态空间的重要方法，它的数学基础是随机过程理论。目录1、马尔科夫链（Markov Chain）2、隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，HMM）1、马尔科夫链（Markov Chain）马尔可夫过
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2024-01-02 20:48:47
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说明这个是以前写的代码，回顾一下内容1 基础理论概要1 HMM 从信号处理的角度出发2 本质上HMM本身要处理的问题类型是有更大拓展意义的(毕竟大多数信息处理都可以视为一个通信系统)3 不过处理人类决策相关的系统HMM不能直接胜任(更适合处理自然类的问题)4 Deterministic Model(确定性模型) 处理一些具体的特征5 Statistical Model(统计性模型) 只考虑信号的统
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2024-02-26 17:37:12
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马尔科夫链在机器学习算法中，马尔可夫链(Markov chain)是个很重要的概念。马尔可夫链（Markov chain），又称离散时间马尔可夫链（discrete-time Markov chain），因俄国数学家安德烈·马尔可夫（俄语：Андрей Андреевич Марков）得名。1 简介马尔科夫链即为状态空间中从一个状态到另一个状态转换的随机过程。该过程要求具备“无记忆”的性质：
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2024-05-20 23:51:49
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第十二章 马尔可夫链12.1 马尔可夫链的定义12.1.1 定义设随机过程 \(\{X(t), t \in T\}\) 的状态空间 \(S\) 是有限集或可列集，对任意正整数 \(n\)，对于 \(T\) 内任意 \(n+1\) 个状态参数 \(t_1<t_2<...<t_n<t_{n+1}\) 和 \(S\) 内任意 \(n+1\) 个状态 \(j_1, j_2, ...
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2024-01-23 22:37:51
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马尔可夫模型是由Andrei A. Markov于1913年提出的∙∙SS是一个由有限个状态组成的集合S={1,2,3,…,n−1,n}S={1,2,3,…,n−1,n} 随机序列XXtt时刻所处的状态为qtqt，其中qt∈Sqt∈S，若有：P(qt=j|qt−1=i,qt−2=k,⋯)=P(qt=j|qt−1=i)P(qt=j|qt−1=i,qt−2=k,⋯)=P(qt=j|qt−1=i)aij
作者：Ramtin Alami马尔科夫链本文是我的一些简单翻译和理解我有一只猫, 每天吃了吃喝玩乐睡(幸福呀～～)，醒了就直接去玩那是几乎不可能，但是吃了饭那很有可能就要开始闹腾了。下面这个图： 每一个圈表示状态，箭头上的数字表示到下一个状态的概率在重点在于: 转移的概率只依赖与先前的状态基于马尔科夫链的文字生成器I like to eat apples.
You eat oranges.这两个句
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2023-12-26 14:54:51
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1. 古板的定义马尔可夫链因俄国数学家Andrey Andreyevich Markov得名，为状态空间中经过从一个状态到另一个状态的转换的随机过程。该过程要求具备“无记忆”的性质：下一状态的概率分布只能由当前状态决定，在时间序列中它前面的事件均与之无关。这种特定类型的“无记忆性”称作马尔可夫性质。马尔科夫链作为实际过程的统计模型具有许多应用。 看完这个定义我的表情是下面这样的 
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2024-03-26 11:03:44
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#coding=utf-8
# 用于按概率生成随机数
import numpy as np
# 函数；生成未来若干天的天气
# now : 今天天气， 0-晴天 1-多云 2-雨
# count： 返回多少天之后的天气的序列，默认只返回第二天
# trans: 转移矩阵
# 返回：天气list
def gen_weather( now, count, trans):
weather_li
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2024-04-04 10:26:28
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文档介绍：一、马尔可夫链1、马尔可夫链设XtXt表示随机变量XX在离散时间tt时刻的取值。若该变量随时间变化的转移概率仅仅依赖于它的当前取值，即 P(Xt+1=sj∣X0=s0,X1=s1,⋯,Xt=si)=P(Xt+1=sj∣Xt=si)P(Xt+1=sj∣X0=s0,X1=s1,⋯,Xt=si)=P(Xt+1=sj∣Xt=si) 也就是说状态转移的概率只依赖于前一个状态。称
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2023-09-07 20:50:46
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马尔可夫链模型概念：描述一类重要的随机动态系统（过程）的模型。该过程时间、状态均为离散 的随机转移过程。 特点： 1.系统在每个时期所处的状态是随机的。 2.从一时期到下时期的状态按一定概率转移。 3.下时期状态只取决于本时期状态和转移概率。即已知现在，将来与过去无关（无后效性）马氏链的基本方程状态： Xn=1,2,...k(n=1,2,...)
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2024-03-08 12:58:57
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from numpy import *def viterbi(obs,states,start_p,trans_p,emit_p): v=[{}] for y in states: v[0][y]=start_p[y]*emit_p[y][obs[0]] for t in range(1,len(obs)): v.append({})...
原创
2023-01-13 00:09:24
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