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
转载
2023-08-14 12:28:26
161阅读
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
转载
2024-01-21 06:42:10
55阅读
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
马尔科夫过程隐马尔科夫过程与马尔科夫相比，隐马尔可夫模型则是双重随机过程，不仅状态转移之间是个随机事件，状态和输出之间也是一个随机过程。领域系统分阶领域系统与子团马尔科夫随机场的通俗解释马尔可夫随机场（Markov Random Field）包含两层意思。马尔可夫性质：它指的是一个随机变量序列按时间先后关系依次排开的时候，第N+1时刻的分布特性，与N时刻以前的随机变量的取值无关。拿天气来打个比方。
转载
2023-07-31 09:47:00
198阅读
1.马尔可夫链(Markov Chain) 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（A.A.Markov）得名。描述的是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
转载
2024-04-07 13:30:41
183阅读
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
转载
2023-06-19 14:06:27
129阅读
说明：1. 本文实现了PRML一书第13章的隐马尔科夫（HMM）算法，并与K-means聚类、GMM模型聚类进行了对比。当然，HMM的用处远不止是聚类；2. 非职业码农，代码质量不高，变量命名也不规范，凑合着看吧，不好意思。隐马尔科夫模型（HMM）是我一直想弄
转载
2024-08-19 11:13:06
38阅读
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
转载
2024-01-22 12:52:38
152阅读
目录1.算法描述2.仿真效果预览3.MATLAB核心程序4.完整MATLAB1.算法描述 隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是一种统计模型，广泛应用在语音识别，词性自动标注，音字转换，概率文法等各个自然语言处理等应用领域。经过长期发展，尤其是在语音识别中的成功应用，使它成为一种通用的统计工具。  
转载
2023-12-07 15:22:42
113阅读
马尔可夫链，因俄罗斯数学家安德烈·马尔可夫（俄语：Андрей Андреевич Марков）得名，是数学中具有马尔可夫性质的离散时间随机过程。该过程中，在给定当前知识或信息的情况下，只有当前的状态用来预测将来，过去（即当前以前的历史状态）对于预测将来（即当前以后的未来状态）是无关的。 在马尔可夫链的每一步，系统根据概率分布，可以从一个状态变到另一个状态,也可以保持当前状态。状态的改变叫做过
首先声明，本人只是个刚学matlab不到一周的纯小白，写灰色马尔科夫是因为数学建模培训练题的时候要用到，但是在网上找不到现成的能用的代码（啊没错，我就是那种白嫖党），而且找到的基本都是“付费观看”。我们组练的那道题主要用的模型并不是灰色马尔科夫，灰马在我们的模型里就相当于一个数据处理的环节，最后权重占得也不大（而且那题的优秀论文证明是我们思路偏了，原本根本用不上灰马），所以具体代码会有局限性，这里
转载
2023-10-17 08:47:36
130阅读
再一次遇到了Markov模型与条件随机场的问题，学而时习之，又有了新的体会。所以我决定从头开始再重新整理一次马尔科夫模型与条件随机场。 马尔科夫模型是一种无向概率图模型，其与马尔科夫链并不是很一样。马尔科夫链的节点是状态，边是转移概率，是template CPD的一种有向状态转移表达。而马尔科夫模型是与贝叶斯模型并列的一种概率图模型。其作用是描述互相影响，互相作用，不存在因果关系的两个随机变
转载
2024-01-02 13:10:16
110阅读
——————1HMM基础一模型、两假设、三问题1）一个模型随机过程：是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。随机变量是随机现象的数量表现，其取值随着偶然因素的影响而改变。例如，某商店在从时间t0到时间tK这段时间内接待顾客的人数，就是依赖于时间t的一组随机变量，即随机过程。马尔科夫过程：随机过程的一类，系统下一时刻的状态仅与单前状态有关。隐马尔科夫模型（HMM）:用来描述一个
转载
2024-06-20 20:06:08
142阅读
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
转载
2023-12-27 10:04:23
95阅读
先来解释一下HMM的向前算法： 前向后向算法是前向算法和后向算法的统称，这两个算法都可以用来求HMM观测序列的概率。我们先来看看前向算法是如何求解这个问题的。在这里我们认为随机过程中各个状态St的概率分布，只与它的前一个状态St-1有关，同时任何时刻的观察状态只仅仅依赖于当前时刻的隐藏状态。 在t时刻我们定义观察状态的概率为：αt(i)=P(o1,o2,...ot,it=qi|λ)t时各个隐藏
转载
2023-08-09 17:30:32
245阅读
马尔科夫模型 是一种统计模型，经过长期发展，尤其是在语音识别中的成功应用，使它成为一种通用的统计工具马尔科夫过程 将来只依赖于现在而不依赖过去马尔科夫链 时间和状态都是离散的马尔可科夫过程称为马尔科夫链 应用 广泛应用在语音识别，词性自动标注，音字转换，概率文法等各个自然语言处理等应用领域。产生式模型 VS 生成式模型 分类器的概念： 输入为X，分类变量Y 求P（Y|X）产生式模型生成式
转载
2023-11-09 15:53:54
4阅读
马尔科可模型马尔可夫模型是由Andrei A. Markov于1913年提出的 $\bullet$ 设 $S $是一个由有限个状态组成的集合$S=\{1, 2, 3, …,n-1, n\}$随机序列 $X $ 在 $ t $时刻所处的状态为 $ q_t$，其中 $q_t \in S$，若有：\[ P(q_t=j |q_{t-1}=i, q_{t-2}=k,\cdots)=P(q_t=j |q_{t
# Python隐马尔科夫模型
隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model, HMM）是一种经典的概率模型，它在很多领域中都有广泛的应用。在自然语言处理、语音识别、手写识别等领域中，HMM被用来建模和解决序列问题。本文将为大家介绍Python中如何使用HMM来建模和解决问题，并提供相应的代码示例。
## 什么是隐马尔科夫模型？
隐马尔科夫模型是一种用于处理时序数据的统计模型。它基
原创
2023-12-22 06:06:36
86阅读
Python评分马尔科夫模型是一个应用于预测评分系统的算法，它能够帮助开发者在评估用户行为和推荐系统中提高精确度。本文将对这一主题进行深入探讨，主要涉及协议背景、抓包方法、报文结构、交互过程、安全分析以及多协议对比。
## 协议背景
在讨论Python评分马尔科夫模型之前，我们需要理解它在数据分析与用户行为建模中的重要性。评分系统通过对用户行为的分析，帮助建立一个精准的推荐机制，将用户与他们可
目录前言（preface）GM(1,1)简介(brief introdution) ①级比检验（Grade ratio test）②建立GM(1,1)模型Ⅰ、邻值生成序列（Adjacent value generating sequence ）Ⅱ、回归分析（regression analysis）Ⅲ、残差检验（Residual test）Markov chain① 转移概率矩阵
