马尔科夫链定义马尔科夫链的定义如下从定义中我们不难看出马氏链当前状态只与前一个状态相关。比如我们预测明天天气，只考虑今天天气状况，不考虑昨天前天的天气状况。 马尔科夫链平稳状态举个具体的例子。社会学家把人按其经济状况分为3类：下层，中层，上层，我们用1,2,3表示这三个阶层。社会学家发现决定一个人的收入阶层最重要的因素就是其父母的收入阶层。如果一个人的收入属于下层类别，则它的孩子属于下层
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2023-10-01 14:09:53
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马尔科夫链定义马尔科夫链的定义如下从定义中我们不难看出马氏链当前状态只与前一个状态相关。比如我们预测明天天气，只考虑今天天气状况，不考虑昨天前天的天气状况。 马尔科夫链平稳状态举个具体的例子。社会学家把人按其经济状况分为3类：下层，中层，上层，我们用1,2,3表示这三个阶层。社会学家发现决定一个人的收入阶层最重要的因素就是其父母的收入阶层。如果一个人的收入属于下层类别，则它的孩子属于下层
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2024-09-25 10:25:17
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# Python实现马尔可夫链平稳
在本篇文章中，我将指导你如何在Python中实现马尔可夫链（Markov Chain）的平稳性。我们将通过一系列步骤来完成这个任务。无论你是初学者还是有一定编程基础的人，本指南都会帮助你逐步熟悉相关知识。
## 1. 马尔可夫链概述
马尔可夫链是一种随机过程，具有无记忆性。即当前状态只依赖于前一个状态。我们用状态转移矩阵来描述马尔可夫链的状态转移过程。
前言随机过程讨论的是随机变量随时间的变化情况，根据统计时间节点的连续与否和随机变量变化的连续与否可分为以下四种类型：
· 连续型随机过程：变量连续、时间节点连续
· 离散型随机过程：变量离散、时间节点连续
· 连续随机序列：变量连续、时间节点离散
· 离散随机序列：变量离散、时间节点离散本篇文章里介绍的是状态离散、时间节点离散的随机过程的一种。Markov链，简称马氏链。
马氏链的代表性质是马氏性
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2024-05-19 08:55:39
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马氏链模型（Markov Chain）对于有随机因素影响的动态系统，系统从这个时期到下个时期的状态按照一定的概率进行转移，并且下个时期的状态只取决于这个时期的状态和转移概率。无后效性：已知现在，将来与历史无关。具有无后效性，时间、状态均为离散的随机转移过程通常用马氏链模型描述。实例1：健康与疾病本实例介绍马氏链的基本概念，以及两种主要类型——正则链和吸收链。人的健康状态随时间的推移会发生转变，人寿
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2023-11-03 10:25:53
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学习LDA模型背后的数学原理，参考的文章为《LDA数学八卦》，文章中讲到马氏链及其平稳分布，觉得很有意思，也容易理解，就用Java验证了一下作者的数据及结论。现把代码贴出来，供以后的学习参考。public class Main {
private static final double[][]
tm={
{0.65, 0.28, 0.07
原创
2013-09-16 18:29:17
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常用的距离测度方法有：欧式距离，闵可夫斯基距离，曼哈顿距离，马式距离等。除马式距离外，R语言中的philentropy包基本上都满足了学者进行距离测度的需求。本次除介绍philentropy包外，另外介绍马式距离的R语言中的实现函数，以供所需的同学查阅自取。1.mahalanobis马式距离 # 关于python中马氏距离的实现，请参考： 在R中是否有相当于Mahalanobis()函
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2023-11-22 19:12:21
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# 马尔可夫链模拟在R语言中的实现指南
马尔可夫链是一种数学系统，它经历的状态是随机的，但未来的状态只依赖于当前状态，而与过去的状态无关。在本篇文章中，我们将一步步指导你实现一个简单的马尔可夫链模拟，并用R语言进行编程。
## 整体流程
以下是实现马尔可夫链模拟的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 定义马尔可夫链的状态及转移概率 |
| 2
可参考：马尔可夫预测法认为，只要当事物的现在状态为已知时，人们就可以预测其未来的状态，而不需要知道事物的过去状态，即马尔可夫链具有无后效性特征，这也被后人称为马尔可夫性。这一特性避开了其他预测方法在搜集历史资料时所遇到的一系列难题，使得它无论是理论上还是应用上都占有很重要的地位。 因此，检验随机过程是否具有马尔可夫性是应用马尔可夫概型分析的必要前提。第一步、建立转移概率矩阵准确计算整个目标系统的转
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2023-10-29 10:25:06
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在数据关联中，常常采用马氏距离来计算实际观测特征 j 的距离，从而能较为准确的选出最可能的关联。具体的做法是：D(ij)=sqrt( (-μ(j) )'Σ^(-1)(-μ(j) ) )Z(i)表示当前激光雷达的第i个测量，μ表示EKF或其他算法所维护的地图集合，$\underset{j}{\mathop{\arg \min }}\,{{D}_{ij}}$ 即为所求关联。 技术
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2023-10-07 16:08:26
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马氏距离(Mahalanobis Distence)是度量学习(metric learning)中一种常用的测度，所谓测度/距离函数/度量(metric)也就是定义一个空间中元素间距离的函数，所谓度量学习也叫做相似度学习。什么是马氏距离似乎是一种更好度量相似度的方法。马氏距离是基于样本分布的一种距离。物理意义就是在规范化的主成分空间中的欧氏距离。所谓规范化的主成分空间就是利用主成分分析对一些数据进
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2023-10-07 16:07:11
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在这个快速变化的技术时代，数据备份与恢复变得愈发重要。特别是在出现“python马氏离”这种问题时，有效的备份策略和恢复流程能够帮助我们迅速应对各种突发情况。
### 备份策略
首先，我们需要制定一个清晰的备份策略。以下是我的备份流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[确定备份需求] --> B[选择备份工具]
B --> C[配置备份设置]
C
# Python 实现马氏距离（Mahalanobis Distance）
马氏距离是一种衡量多维空间中两点间距离的度量，它考虑了变量之间的相关性，并且能够描述数据的分布特征。本文将带领你一步步实现 Python 中的马氏距离计算。
## 文章结构
1. **什么是马氏距离？**
2. **实现流程概览**
3. **实现步骤详解**
4. **总结**
## 什么是马氏距离？
马氏距离
# Python 马氏模型实现指南
马尔可夫模型（Markov Model）是统计模型之一，通常用于预测序列数据，它强调当前状态仅受前一个状态的影响。本文将引导你通过实际代码实现一个简单的马尔可夫模型，并解释每个步骤的细节。
## 实现流程
以下是实现马尔可夫模型的具体步骤：
| 步骤 | 说明 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 准
# 如何在Python中实现马氏距离
马氏距离是统计学中常用的距离度量，可以用于判断样本间的相似度。它考虑了数据的协方差，有助于处理各特征之间的相关性。本文将详细指导你如何在Python中实现马氏距离，特别适合刚入行的小白。
## 流程步骤
在实现马氏距离时，我们可以分为几个步骤。以下是实现马氏距离的简化流程表：
| 步骤 | 描述 |
# Python中的马氏检验：概述与代码示例
马氏检验（Mahalanobis Distance）是一种常用的统计方法，用于识别多变量数据中的异常值。与传统的欧几里得距离不同，马氏距离考虑了变量之间的相关性，并基于数据的协方差矩阵进行计算。因此，马氏距离对于多维数据的分析尤其有效。
## 马氏距离的定义
马氏距离是通过以下公式计算的：
\[
D_M = \sqrt{(X - \mu)^{T
# 马氏距离：一种有效的多维数据相似性度量
在机器学习和数据分析中，如何衡量数据点之间的相似性是一个关键问题。马氏距离（Mahalanobis distance）是一个常见的用于量化多维数据点之间差异的度量，尤其适用于考虑不同特征之间的相关性时。本文将介绍马氏距离的基本概念、计算方法，并提供Python代码示例。
## 一、马氏距离的定义
马氏距离是由印度统计学家妈哈拉诺比斯（Madhusu
欧氏距离即两项间的差是每个变量值差的平方和再平方根，目的是计算其间的整体距离即不相似性。马氏距离（Mahalanobis distances） 1）马氏距离的计算是建立在总体样本的基础上的，这一点可以从上述协方差矩阵的解释中可以得出，也就是说，如果拿同样的两个样本，放入两个不同的总体中，最后计算得出的两个样本间的马氏距离通常是不相同的，除非这两个总体的协方差矩阵碰巧相同； 2）在计算马
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2024-05-16 11:19:34
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本博客尚未完成，不建议参考主要参考：马氏距离实例详解_NLP新手村成员的博客_马氏距离计算实例马氏距离例题详解（全网最详细）___Wedream__的博客_马氏距离公式的计算题机器学习算法------1.3 距离度量(欧式距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、标准化欧氏距离、余弦距离、汉明距离 、杰卡德距离、马氏距离)_程序猿-凡白的博客-CSDN博客几种常用的距离计算方式整合_Kang Hao‘s B
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2024-04-21 21:31:00
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在数据关联中，常常采用马氏距离来计算实际观测特征 j 的距离，从而能较为准确的选出最可能的关联。具体的做法是：D(ij)=sqrt( ( Z(i)-μ(j) )'Σ^(-1)( Z(i)-μ(j) ) )Z(i)表示当前激光雷达的第i个测量，μ表示EKF或其他算法所维护的地图集合，$\underset{j}{\mathop{\arg \min }}\,{{D}_{ij}}$ 即为所求关联。&nbs
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2023-12-14 22:14:20
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