# Python 一阶马尔科夫模型概述
马尔科夫链是一种用于描述随机过程的数学模型。它的核心概念是“无记忆性”，即系统的未来状态只与当前状态有关，而与之前的状态无关。一阶马尔科夫链是最简单的马尔科夫链类型，它只考虑当前状态来预测下一个状态。
在本文中，我们将介绍一阶马尔科夫链的基本概念，并用 Python 实现一个简单的示例。我们还将通过数据可视化来展示马尔科夫链的状态转移情况。
## 一阶
1.马氏源的基本概念 马氏源的定义：设信源符号集akε A={a1,a2,...,an}，状态集合Ω ={1,2,3...J},信源序列为...xl-1,xl,xl+1...,所对应的状态序列为...sl-1,sl,sl+1...,那么满足下面的两个条件的信源称为马尔科夫信源：（1）当前时刻输出符号的概率仅与当前时刻的信源状态有关，与以前的输出符号或状态无关。
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2024-07-04 11:10:17
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目录模型介绍NER与Viterbi算法代码实践数据模型训练及测试模型介绍马尔科夫假设: 假设模型的当前状态仅仅依赖于前面的几个状态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。这里要注意它与确定性系统并不相同，因为下一个状态的选择由相应的概率决定，
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2023-12-05 14:45:37
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说明主要是太久没用了，现在把以前的一些记录翻出来，回忆一下。最后应该能把以前写的DHMM算法翻出来，用起来。内容HMM的假设是非常有意思的，而且也很符合实际。HMM假设有两个链条：1 可见链条(Observations)：可以实际观察到的现象，或者说数据2 不可见链条(Hidden States): 不可以观察到的现象，或者说真相不可见链条和可见链条既有独立性，又有联系。从语言沟通来看，如果我的心
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2024-01-06 09:16:22
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强化学习第二章2.1 马尔科夫链2.2 马尔科夫奖励过程2.3 马尔科夫决策过程2.4 马尔科夫链马尔科夫奖励马尔科夫决策区别 目录 待补充。。。。。 第二章马尔科夫决策是强化学习中最常见的一种框架2.1 马尔科夫链一个状态满足马尔科夫转移指的是对于一个状态只取决于它前一个的状态而与其他状态无关 图中描述了一个状态到达其他状态的概率 对于上面这样的一个图可以用状态转移矩阵来表示 每一行代表了
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2023-12-19 21:01:17
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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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文章目录前言一、马尔可夫过程的分类二、马尔可夫链的定义三、转移概率1.一步转移概率2.n步转移概率3.C-K方程应用例题四、马尔可夫链的状态分类1.周期性2.常返性3.求首达概率例题五、状态空间的分解1.定义2.常返性、周期性例题六、平稳分布1.定义2.平稳分布例题总结 前言本文的主要内容是马尔可夫过程的分类、马尔可夫链的定义、一步和n步转移概率、马尔可夫链的状态分类、状态空间的分解、平稳分布以及
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2024-01-19 19:13:04
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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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INTRO 马尔科夫决策过程（Markov Decision Process）是决策理论规划、强化学习等的一种直观和基本的模型。在这个模型中，环境通过一组状态和动作进行建模，然后被执行以控制系统的状态。通过这种方式控制系统的目的是最大化一个模型的性能指标。这其中的很多问题都可以通过马尔科夫决策过程建
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2021-06-24 13:44:51
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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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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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变阶马尔科夫链模型是一种动态建模工具，广泛应用于预测和分析系统状态演变的场景中。在许多实际问题中，状态之间的转移不是固定的，而是随着系统的历史和环境变化而变化，变阶马尔科夫链模型非常适合这类问题。
### 背景定位
近年来，随着机器学习和数据分析技术的发展，变阶马尔科夫链的研究逐渐受到关注。此模型在很多应用场景中能够有效地捕捉时间序列数据中的复杂关系，提供更准确的预测能力。
时间轴展示了变阶
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
# 马尔科夫链及其在Python中的应用
马尔科夫链是一种数学模型，用于描述一个系统在标记状态之间随机转移的过程。它的核心特性在于“无记忆性”，即当前状态只依赖于前一个状态，而与更久远的状态无关。这使得马尔科夫链在许多领域中都得到了广泛应用，例如物理学、经济学、计算机科学、自然语言处理等。
## 马尔科夫链的基本概念
马尔科夫链由一组状态和状态之间的转移概率组成。可以用转移矩阵来表示这些状态
——隐马尔可夫模型 - HMM的三个问题 - 概率计算问题，把其中的有些公式排版做了简单修改!其中的后向概率算法有点难度！目录一、HMM案例回顾二、HMM典型的3个问题1、概率计算问题2、学习问题3、预测问题三、概率计算问题解决方案1、暴力直接计算法2、前向-后向算法2.1 前向算法：2.2HMM案例-前向算法2.3 后向算法2.4求单个状态的概率2.5求两个状态的联合概率：一、HMM案例回顾假设
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2024-07-17 12:55:09
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说明Baum-Welch 也是马氏三问之一，是模型学习的方法。内容还是使用上一篇的例子，黑箱摸球。BW通过前后向算法来进行参数学习的，具体的算法先不去看，先看看怎么用。 下面是一个模型拟合的过程MultinomialHMM# Baum-Welch
import numpy as np
from hmmlearn import hmm
states = ['box1','box2','box3']
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2024-06-10 15:04:38
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目录0. 前言0.1 马尔可夫性0.2 马尔科夫链0.3 马尔科夫链有什么用？1. 离散时间马尔科夫链(DTMC)2. 马尔科夫链建模2.1 转移概率矩阵2.2 有向图表示2.3 一个实例2.4 矩阵运算例3. 马尔科夫链蒙特卡洛仿真3.1 Python modelling3.2 The first trial3.3 蒙特卡洛仿真0. 前言0.1 马尔可夫性 &n
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2023-10-24 10:42:36
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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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