文章目录1 关联理论1.1 渠道贡献度与移除效应1.2 absorption_matrix 吸收矩阵2 R语言实现3 python复现3.1 函数输出内容3.2 (核心思路)removal effect3.2 markov_conversions 马尔科夫转化率3.3 base_cvr3.4 吸收矩阵3.5 markov-chain-attribution代码3.6 MarkovAttribut
接下来，会有系列博客介绍强化学习的核心思想。马尔科夫过程 MR一个马尔科夫过程具有下列定义： 也就是说这个随机过程具有一个有限的状态集 ,以及一个状态转移矩阵 , 表示从状态转移到状态 的概率。显然在这种定义下，需要 加和等于1。这种决策过程的一个特点是例如下图所示的一个Student MP过程： 这个图描述了学生的行为状态过程，图中节点表示学生的状态，有向边表示从一个状态转移到另外一个状态，边上
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2024-10-21 20:36:45
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一、动态规划当问题具有下列两个性质时，通常可以考虑使用动态规划来求解：一个复杂问题的最优解由数个小问题的最优解构成，可以通过寻找子问题的最优解来得到复杂问题的最优解子问题在复杂问题内重复出现，使得子问题的解可以被存储起来重复利用 马尔科夫决策过程具有上述两个属性：贝尔曼方程把问题递归为求解子问题，价值函数相当于存储了一些子问题的解，可以复用。二、MDP马尔科夫决策过程需要解决的问题有两种
马尔可夫决策过程如果系统的下一个状态s_t+1的概率分布只依赖于它的前一个状态s_t，而与更早的状态无关，则称该系统满足马尔可夫性。即对任意的时间t，对任意的状态s_t、s_t+1，均有下面的条件概率等式：P(s_t+1│s_t)=P(s_t+1│s_1,s_2,…,s_t)马尔可夫性完全忽视了过往历史的影响，大大减少了系统建模的复杂度和计算量，是常用的建模简化假定。随机性策略用A和S分别表示主体
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2023-11-28 01:12:18
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快速入门：学习视频下载地址ArcSWAT介绍与数据准备气象数据库与土壤数据库下载土壤数据库构建ArcSWAT模型构建与结果解读基于SWAT-CUP的模型率定土地利用数据的处理数据下载首先登陆网址中科院1km土地利用数据：http://www.resdc.cn/data.aspx?DATAID=264也可以去清华大学高精度土地利用数据：http://data.ess.tsinghua.edu.cn/
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2024-09-01 17:13:00
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马尔科夫链是指数学中具有马尔科夫性质的离散事件随机过程。在其每一步中，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。状态的改变叫做转移，与不同的状态改变相关的概率叫做转移概率。⑴设 是一个随机过程，如果在 在 时刻所处的状态为已知时， 以后的状态与它在时刻 之前所处的状
隐马尔科夫模型有3个基本问题： 1. 概率计算问题（前向算法，后向算法） 2. 学习问题 （Baum-Welch算法） 3. 预测问题 （维特比算法）我实现了Baum-Welch算法，且该算法也包含了前向算法与后向算法。Baum-Welch算法这里先贴上书中的算法数据集本来打算试一下用自己写的HMM跑一下中文分词，但很可惜，代码运行的比较慢。 所以改成 模拟 三角波 以及 正弦波代码代码已
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2023-11-06 16:05:01
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土地利用管理是自然资源管理的关键组成部分，土地利用的调查、变化检测和评价对于国土空间规划具有重要的指导意义。然而，土地利用数据的处理手段复杂，大规模数据处理性能较差，导致处理结果的时效性难以保证，行业应用人员急需更为简捷的处理手段、更高性能的处理技术，实现海量土地利用数据的高效管理与应用。土地利用数据处理方案优化• 分布式GIS技术作支撑 超图的分布式空间数据引擎技术和分布式空间分析技术，为大规模
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2024-03-14 07:25:45
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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
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2023-06-19 14:06:27
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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
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2024-01-22 12:52:38
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土地利用转移矩阵，就是根据同一地区不同时相的土地覆盖现状的变化关系，求得一个二维矩阵。通过对得到的转移矩阵进行分析，能够得到２个时相，不同的地类之间相互转化的情况，它描述了不同的土地利用的类型在不同年份发生变化的土地类别以及发生变化的位置和变化面积。不仅能够反映上述静态的固定区域固定时间的各个地类面积数据，还能够反映更加丰富的初期各个地类的面积转出以及末期各个地类面积的转入情况。（源于网络解释）下
示例数据下载链接：数据下载链接 第一步 准备数据我们使用的数据为河南省2000年与2010年土地利用类型栅格数据（已经与土地利用分类表格连接。PS：如何连接分类等级表格详见此教程======）（1）加载2000年河南省土地利用类型数据对2000年数据符号化显示。打开图层属性，在【符号表示法】中按【唯一值表示】，点击选择Value Filed字段为【名称】，显示即可
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2024-01-12 02:38:18
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一、用法，用来干什么，什么时候用二、步骤，前因后果，算法的步骤，公式三、程序四、举例五、前面国赛用到此算法的备注一下马氏链模型用来干什么马尔可夫预测法是应用概率论中马尔可夫链( Markov chain )的理论和方法来研究分析时间序列的变化规律，并由此预测其未来变化趋势的一种预测技术。什么时候用应用马尔可夫链的计算方法进行马尔可夫分析，主要目的是根据某些变量现在的情况及其变动趋向，来预测它在未来
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2024-02-03 09:39:33
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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
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2023-12-27 10:04:23
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建设用地占用永久基本农田比对算法一、建设用地占用永久基本农田比对算法 采用逐基本农田保护图斑计算的方法进行计算，数据精度和计算容差均为数据的默认精度和容差，具体算法及计算顺序如下： 1.建设项目图斑占用永久基本农田面积=（相交部分图形面积/基本农田保护图斑图形面积）* 基本农田保护图斑属性面积（即JBNTMJ）。 2.建设项目用地图斑占用永久基本农田保护图斑面积等于建设项目占用每块永久基本农田保护
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2024-09-10 11:55:44
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# 如何用Python计算土地利用变化
## 1. 整个流程
首先，让我们来看一下整个计算土地利用变化的流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | -------------------------------------------- |
| 1 | 读取两个时间点的土地利用数据
原创
2024-05-14 04:37:38
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土地利用与土地覆盖是两个关于土地的既有本质区别又有密切联系的概念， 土地利用是指人类有目的地开发利用土地资源的一切活动，如农业用地、工业用地、交通用地、居住用地等都是土地利用的概念; 而土地覆盖则是指地表自然形成的或者人为引起的覆盖状况 ,如各种用地相关的物质现状包括各类作物、森林、草地 、房屋 、水泥及沥青路面等则为土地覆盖的概念。土地利用偏重于土地的经济属性,而土地覆盖则偏重于土地的自然属
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2024-08-16 16:35:57
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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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原文中的有些过程不是很详细，我在这里进行了修改！并且添加了代码实现部分目录近似算法Viterbi算法HMM案例-Viterbi代码实现问题： 在观测序列已知的情况下，状态序列未知。想找到一个最有可能产生当前观测序列的状态序列。可以用下面两种办法来求解这个问题： 1、近似算法 2、Viterbi算法近似算法直接在每个时刻t时候最优可能的状态作为最终的预测状态，使用下列公式计算概率值：遍历时
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2023-12-05 21:51:20
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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
