前言：我发现网上很多博客在讲马尔科夫相关的知识点的时候， 总是讲的不是很清楚，有的纯粹只关注理论，看不太懂，有的一上来就搞几个算例，更是一片懵逼，有的又将一些概念一会儿换一个说法，一会儿是马尔科夫过程，一会儿是马尔科夫模型，一会儿是马尔科夫链，傻傻分不清楚，也不好理解，决定自己抽点时间，好好写一下，会详细介绍马尔科夫模型、马尔科夫链、隐马尔可夫模型、条件随机场等相关的概念和案例，本文为第一篇。文中
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2024-02-06 13:25:56
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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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《中国新闻周刊》记者 曹然
发于2024.5.20总第1140期《中国新闻周刊》杂志
两年多以来，俄罗斯和乌克兰双方对一场局部战事的表述罕见地出现惊人的一致性。当地时间5月10日开始，俄罗斯军队在乌克兰哈尔科夫州北部发动了新攻势。俄方称，俄军在边境推进了超过5公里，占据了9个居民点，逼近了靠近边境的前哨城镇沃夫昌斯克。乌方亦称“情况明显恶化”，“俄罗斯取得了战术成功”，地方当局
原创
2024-06-18 15:40:43
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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
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
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2023-08-09 17:30:32
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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。
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2023-07-31 09:47:00
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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
# 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
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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
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2023-11-09 15:53:54
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聚类今天说K-means聚类算法，但是必须要先理解聚类和分类的区别，很多业务人员在日常分析时候不是很严谨，混为一谈，其实二者有本质的区别。分类其实是从特定的数据中挖掘模式，作出判断的过程。比如Gmail邮箱里有垃圾邮件分类器，一开始的时候可能什么都不过滤，在日常使用过程中，我人工对于每一封邮件点选“垃圾”或“不是垃圾”，过一段时间，Gmail就体现出一定的智能，能够自动过滤掉一些垃圾邮件了。这是因
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2023-11-16 10:49:01
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马尔可夫决策-悬崖寻路python实现案例分析要点概括环境使用求解Bellman期望方程求解Bellman最优方程总结 案例分析本节考虑Gym库中的悬崖寻路问题（CliffWalking-v0）。悬崖寻路问题是这样一种回合制问题：在一个4×12的网格中，智能体最开始在左下角的网格，希望移动到右下角的网格。智能体每次可以在上、下、左、右这4个方向中移动一步，每移动一步会惩罚一个单位的奖励。但是，移
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2023-08-09 17:30:41
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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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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。  
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2023-12-07 15:22:42
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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
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2023-10-17 08:47:36
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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
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2024-08-19 11:13:06
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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
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2024-01-02 13:10:16
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——————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
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2024-06-20 20:06:08
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我们被要求在本周提供一个报告，该报告将统计，优化等数值方法与金融结合在一起。分析师通常关心检测市场何时“发生变化”：几个月或几年内市场的典型行为可以立即转变为非常不同的行为。投资者希望及时发现这些变化，以便可以相应地调整其策略，但是这样做可能很困难。让我们考虑一个简化的示例。牛市可以被定义股票市场普遍看涨且持续时间较长的市场。熊市对应于指延续时间相对较长的大跌并且有相对较高的波动性。我们可以使用随
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2023-11-10 05:55:08
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