2.1 马尔科夫过程Markov decision process 是用来对环境建模的模型，这个环境是fully observable的，即便是partially observable也可以转化为MDP。所以在强化学习领域，几乎所有的问题都可以转化为MDP模型。2.1.1 Markov property2.1.2 State Transition Matrix假如agent有不同的状态，可以用状态
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2024-07-10 16:08:34
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隐马尔可夫模型HMM马尔可夫模型隐马尔可夫模型两个假设HMM三类经典问题概率计算问题解码问题学习问题 马尔可夫模型一个马尔科夫过程是状态间的转移仅依赖于前n个状态的过程。这个过程被称之为n阶马尔科夫模型，其中n是影响下一个状态选择的（前）n个状态。最简单的马尔科夫过程是一阶模型，它的状态选择仅与前一个状态有关。 对于有M个状态的一阶马尔科夫模型，共有M^2个状态转移，可以用一个状态转移矩阵（M*
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2023-12-17 14:32:09
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马尔可夫链 注：此Java代码只实现了状态转移的个数至于概率很容易求得，具体做法可参考上面的链接或浙大概率论与数理统计第四版第十三章马尔可夫链package legendary;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
/**
* @author xcupoem
* @func
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2024-01-28 02:59:31
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马尔可夫过程（以马尔科夫链Markov为例）马尔可夫过程马尔可夫过程的大概意思就是未来只与现在有关，与过去无关。简单理解就是渣男只在乎下一刻会不会爱你只取决于这一时刻对你的新鲜感，而与你之前对这段感情的付出毫无关系。设有一个随机过程X（t），如果对于下一个任意的时间序列 ,在给定随机变量 的条件下， 的分布可表示为 则称X（t）为马尔可夫过程或者简称马氏过程。这种“下一时刻的状态至于当前状
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2023-08-02 23:26:44
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一、马尔可夫过程1、马尔可夫过程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是影响转移状态的数目。最简单的马尔科夫过程就是一阶过程，每一个状态的转移只依赖于其之前的那一个状态。 2、马尔可夫链马尔可夫链是随机变量X1,X2,X3…的一个数列。这些变量的范围，即他们所有可能取值的集合，被称为状态
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2024-04-24 15:30:32
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书山有路勤为径，学海无涯苦作舟一、马尔科夫模型1.1 马尔科夫天气案例天气变化种类:晴天，多云，雷雨，他们之间应该有些联系吧!状态之间可以发生转换，昨天和今天转换的情况:状态转移矩阵 今天能得到明天的情况，明天能得到后天的情况,以此类推可以无限的玩下去那是不是得有一个初始的情况才能一直玩下去啊!这里我们就定义好了一个一阶马尔科夫模型:状态:晴天，多云，雷雨状态转换概率:三种天气状态间的转换概率初始
马尔可夫转移场是一个重要的统计学习模型，广泛应用于许多领域，如自然语言处理、图像处理和数据预测等。在这个博文中，我将分享我在使用 Python 实现马尔可夫转移场过程中的一些经验，主要包括协议背景、抓包方法、报文结构、交互过程、字段解析和逆向案例。
### 协议背景
马尔可夫转移场（Markov Random Fields, MRF）是一种无向图模型，用于描述多个随机变量之间的依赖关系。它利用
什么是转移概率矩阵(Transition Probability Matrix) 转移概率矩阵：矩阵各元素都是非负的，并且各行元素之和等于1，各元素用概率表示，在一定条件下是互相转移的，故称为转移概率矩阵。如用于市场决策时，矩阵中的元素是市场或顾客的保留、获得或失去的概率。P(k)表示k步转移概率矩阵。转移概率矩阵的特征 转移概率矩阵有以下特征： ①,0≤Pij≤1 ②，即矩阵中每一行转移
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2024-05-30 11:19:06
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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
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2024-01-23 17:19:23
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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
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2023-10-26 11:20:37
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1. 马尔可夫模型（Markov Model） 马尔可夫链：是随机变量 X1, … , Xn 的一个数列。 马尔可夫假设：假设这个模型的每个状态都只依赖于前一个的状态 马尔可夫性质： 马尔可夫过程：代表数学中具有马尔可夫性质的离散随机过程。该过程中，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 是影响转移状态的数目。最简单的马尔科夫过程就是一阶过程，每一个状
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2023-08-09 17:30:52
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马尔科夫模型背景知识1随机过程2 马尔可夫性质3 马尔可夫链4 模式的形成隐马尔可夫模型1马尔可夫过程的局限性2 隐马尔可夫模型定义forward算法1 局部概率2 计算t 1时刻的值3 计算t 1时候的值viterbi算法1 局部概率与局部最优路径2 计算t 1时刻的值3 计算t 1时刻的值4 反向指针1. 背景知识1.1随机过程随机过程是随机变量的集合，其在随机变量的基础上引入时间的概念（可简
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2024-04-09 22:16:48
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马尔可夫决策过程一、马尔可夫过程(MP)二、马尔可夫奖励过程(MRP)三、马尔可夫决策过程(MDP)四、价值函数的求解方法1、蒙特卡罗法2、动态规划法3、时序差分学习五、MDP的两个核心问题1、预测问题2、控制问题 一、马尔可夫过程(MP)马尔可夫过程(Markov Process，MP)：当前状态的下一个状态只取决于当前状态，与过去状态无关，这样的状态转移过程就是马尔可夫过程，我们也称这样的状
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2024-01-03 13:26:50
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基本概念马尔可夫过程（MP）:一个马尔科夫过程可以由一个元组组成 〈S,P〉S 为（有限）的状态（state）集；P 为状态转移矩阵， 。所谓状态转移矩阵就是描述了一个状态到另一个状态发生的概率，所以矩阵每一行元素之和为1。马尔可夫决策过程（MDP）： 相对于MP，MDP加入了瞬时奖励&n
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2024-07-01 16:19:56
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前言可能大家更常见到隐马尔科夫模型(HMM)，马尔科夫模型可以看成是一个更基础的模型，它是对能直接观察到的事件进行建模，所以与HMM相对应，有时也叫它为显马尔科夫(VMM)。马尔科夫模型要处理的是序列问题，核心思想就是统计所有样本的过程，得到系统中状态之间的转移概率。马尔可夫过程马尔可夫过程是一个随机过程，系统从一个状态到另外一个状态存在转移概率，而转移概率仅通过前一状态来计算出来，与过去的状态和
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2023-12-19 21:17:28
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什么是转移概率矩阵(Transition Probability Matrix) 转移概率矩阵：矩阵各元素都是非负的，并且各行元素之和等于1，各元素用概率表示，在一定条件下是互相转移的，故称为转移概率矩阵。如用于市场决策时，矩阵中的元素是市场或顾客的保留、获得或失去的概率。P(k)表示k步转移概率矩阵。转移概率矩阵的特征 转移概率矩阵有以下特征： ①,0≤Pij≤1 ②，即矩阵中每一行转移
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2024-07-23 17:44:55
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简介 马尔可夫模型（Markov Model)描述了一类随机变量随时间而变化的随机函数。考察一个状
原创
2022-08-20 22:42:15
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前言隐马尔可夫模型(HMM)是可用于标注问题的统计学习模型，描述由隐藏的马尔可夫链随机生成观测序列的过程，属于生成模型。马尔可夫模型理论与分析参考《统计学习方法》这本书，书上已经讲得很详细，本文只是想详细分析一下前向算法和后向算法，加深对算法的理解，并希望能帮助到他人。前向算法理论分析定义前向算法的定义.PNG定义解析：由于每个状态生成一个观测变量，那么在t时刻就会生成t个观测变量，在t时刻处于状
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2023-10-06 22:41:58
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英文原文：Generating pseudo random text with Markov chains using Python首先看一下来自Wolfram的定义马尔可夫链是随机变量{X_t}的集合（t贯穿0,1,…），给定当前的状态，未来与过去条件独立。 Wolfram的定义更清楚一点儿…马尔可夫链是具有马尔可夫性质的随机过程…[这意味着]状态改变是概率性的，未来的状态仅仅依赖当前的状态。
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2023-08-28 12:53:11
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马尔科夫模型
马尔科夫（Andrey Markov，1856－1922）“下一时刻的状态只与当前状态有关，与上一时刻状态无关”的性质，称为无后效性或者马尔可夫性。具有这种性质的过程称为马尔可夫过程。
时间、状态都是离散的马尔可夫过程称为马尔可夫链。马尔可夫假设：给定时间线上有一串事件顺序发生，假设每个事件的发生概率只取决于前一个事件。这串事件构成的因果链被称作马尔可夫链。
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2023-11-22 16:41:58
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