mrakdown语言简介Markdown 是一种轻量级标记语言，它允许人们使用易读易写的纯文本格式编写文档。Markdown 语言在 2004 由约翰·格鲁伯（英语：John Gruber）创建。Markdown 编写的文档可以导出 HTML 、Word、图像、PDF、Epub 等多种格式的文档。Markdown 编写的文档后缀为 .md, .markdown。mrakdown语言主要格式总结一.
一、马尔科夫链（Markov chain）1、概念
当前状态只跟上一状态有关，跟上上或上上之前的状态无关。这种顺次 演变的随机过程，就叫做马尔科夫链
2、贝叶斯网络
贝叶斯网络(Bayesian network)，又称信念网络(Belief Network)，或有向无环图模型，是一种概率图模型，其网络拓朴结构是一个有向无环图(DAG)
3、有向图模型（贝叶斯网络）：
目录 前言 一、马尔可夫链的定义 二、转移概率矩阵
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2023-10-11 09:19:08
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简介这一章节我们讲解马尔科夫模型。给定一组随机变量（如顾客最近的交易日期），马尔科夫模型只根据前一个状态（前一个最近交易日期）的分部指示该变量最近的分布。1、马尔科夫链基本原理令 $$ S = {S_1,S_2,...,S_n} $$ 是一个有限的状态集，我们希望得到如下的结果： $$ P(S_n|S_{n-1},S_{n-2},...,S_{1}) \eqsim P(S_n|S_{n-1})
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2024-05-09 11:26:00
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一直想写点关于数学方面的blog，这对于数据挖掘分析，NLP处理等都有着比较重要的作用，之前在CSDN上想写点HMM方面的文章，一直没写成，最近几天终于抽点时间完成了HMM的文章，加以整理，遂有这个系列文章 首先是对HMM模型的介绍。 传统的马尔可夫模型（Markov Model）主要描述了具有马尔可夫性质的一个随机过程。更特殊的来讲，是离散的马尔可夫过程——马尔可夫链(Markov Ch
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2023-09-07 20:38:07
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前言：彩票是一个坑，千万不要往里面跳。任何预测彩票的方法都不可能100%，都只能说比你盲目去买要多那么一些机会而已。 已经3个月没写博客了，因为业余时间一直在研究彩票，发现还是有很多乐趣，偶尔买买，娱乐一下。本文的目的是向大家分享一个经典的数学预测算法的思路以及代码。对于这个马尔可夫链模型，我本人以前也只是听说过，研究不深，如有错误，还请赐教，互相学习。1.马尔可夫链预测模型介绍 马尔可夫链是
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2024-06-20 17:56:27
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此文讲述的内容在Matlab 7.0、7.5（R2007b）中均有——马尔可夫工具箱，主要内容如下。简介：马尔可夫处理是随机处理的一个典型例子——此种处理根据特定的概率产生随机输出或状态序列。马尔可夫处理的特别之处在于它的无记忆性——他的下一个状态仅依赖他的当前状态，不考虑导致他们的历史。马尔可夫处理的模型在实际应用中使用非常广泛，从每日股票价格到染色体中的基因位置都有应用。马尔可夫链马尔可夫模型
本文主要介绍马尔可夫链的定义，通过转移概率和转移概率矩阵来研究马尔可夫链的有限维分布。
目录第二讲 马尔可夫链及其概率分布一、马尔可夫链的定义Part 1：条件概率Part 2：马尔可夫链的定义二、转移概率和转移矩阵Part 1：转移概率的定义Part 2：时齐的马尔可夫链三、有限维分布和 C-K 方程Part 1：C-K 方程Part 2：有限维分布第
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2024-05-08 09:57:08
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# R语言隐马尔可夫模型
## 引言
隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是一种常用于序列建模的统计模型。它可以用来描述具有隐藏状态的随机过程，其中隐藏状态通过观察到的状态序列进行间接推断。HMM在自然语言处理、语音识别、生物信息学等领域有广泛的应用。
本文将介绍R语言中如何实现隐马尔可夫模型，并通过一个简单的例子进行演示。
## 基本概念
在深入探讨R语言中
原创
2023-08-30 03:58:17
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# 马尔可夫预测：一种简单易用的统计方法
## 引言
马尔可夫过程是一种描述状态转换的随机过程，广泛应用于金融、气象、人工智能等多个领域。马尔可夫预测主要基于马尔可夫链的原理，通过分析现有数据的状态转移情况，对未来的状态进行预测。本文将介绍如何在R中实现马尔可夫预测，并提供相关代码示例，以便于读者理解和实践。
## 马尔可夫链的基本概念
马尔可夫链是由一组状态及其之间的转移概率构成的。例如
# R语言中的马尔可夫模型：旅行与状态的探索
马尔可夫模型是一种统计模型，用于描述一个系统随时间变化的状态。在R语言中，我们可以使用`markovchain`包来实现马尔可夫模型。本文将介绍如何使用R语言来创建和分析马尔可夫模型，并通过旅行图和状态图来可视化模型。
## 马尔可夫模型简介
马尔可夫模型基于一个简单的原则：未来的状态只依赖于当前的状态，而与过去的状态无关。这种特性被称为“无记忆
原创
2024-07-23 10:56:04
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R Markdown是一种用于在R中生成可重复生成的报告的开源工具。它可以帮助您将所有代码，结果和编写都放在一个地方，并以一种有吸引力且易于消化的方式格式化所有内容。 它也是将您的数据工作展示给其他人的宝贵工具。使用R Markdown，您可以选择将您的作品导出为多种格式，包括PDF，Microsoft Word，幻灯片或HTML文档，以便在网站上使用。 使用R Markd
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2024-04-21 22:42:53
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作者：路遥马亡 R语言中文社区专栏作者知乎ID：https://zhuanlan.zhihu.com/c_13540979700布局参数先介绍一个布局参数：#par(mfrow=c(a,b))
#表示在PLOTS区域显示a行b列张图
par(mfrow=c(3,1))
x <- rnorm(100)
y <- rnorm(100)
plot(x, y, xlim=c(-5,
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2023-10-03 10:22:59
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马尔可夫决策过程（MDP）的原始模型是马尔可夫链（Markov Chain, MC），下面先学习一些MC的内容：
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2024-01-31 10:24:41
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目录一、马尔可夫性质二、马尔可夫链例子:假设认为股价有三种状态(高、中、低)；三、HMM-隐马尔可夫模型四、HMM参数五、HMM的两个基本性质一、马尔可夫性质马尔科夫性质——当前的状态只和上一时刻有关，在上一时刻之前的任何状态都和我无关。我们称其符合马尔可夫性质。具体的理论化描述如下：设{X(t), t ∈ T}是一个随机过程，E为其状态空间，若对于任意的t1<t2< ...<t
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2024-05-10 17:50:34
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# 用R语言实现马尔可夫多态预测模型
## 1. 引言
马尔可夫模型是统计学中一种非常重要的工具，能够帮助我们理解系统在不同状态之间的转移情况。在许多实际应用中，我们可以利用马尔可夫模型来预测未来的状态。在这篇文章中，我们将使用R语言中的`msm`包来实现马尔可夫多态预测模型。本文将介绍整个实现过程，并提供每一步所需的代码及详细注释。
## 2. 整体流程
在开始之前，我们先明确实现“r语
1. 马尔科夫性无后效性，下一个状态只和当前状态有关而与之前的状态无关，公式描述：P[St+1|St]=P[St+1|S1,...,St]。强化学习中的状态也服从马尔科夫性，因此才能在当前状态下执行动作并转移到下一个状态，而不需要考虑之前的状态。2. 马尔科夫过程马尔科夫过程是随机过程的一种，随机过程是对一连串随机变量(或事件)变迁或者说动态关系的描述，而马尔科夫过程就是满足马尔科夫性的随机过程，
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2023-11-04 21:01:24
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为了清楚整理马尔可夫相关概念，做了下笔记，首先抛出一些概念：1 【马尔可夫性质 马尔可夫过程 马尔可夫链】概念：其未来由现在决定的程度，使得我们关于过去的知识丝毫不影响这种决定性。这种在已知“现在”的条件下，“未来”与“过去”彼此独立的特性就被称为马尔可夫性，具有这种性质的随机过程就叫做马尔可夫过程，其最原始的模型就是马尔可夫链。实例1：用一个通俗的比喻来形容，一只被切除了
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2024-06-03 13:18:22
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马尔科夫链在机器学习算法中，马尔可夫链(Markov chain)是个很重要的概念。马尔可夫链（Markov chain），又称离散时间马尔可夫链（discrete-time Markov chain），因俄国数学家安德烈·马尔可夫（俄语：Андрей Андреевич Марков）得名。1 简介马尔科夫链即为状态空间中从一个状态到另一个状态转换的随机过程。该过程要求具备“无记忆”的性质：
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2024-05-20 23:51:49
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一、马尔可夫性质__先直白得讲性质：__当前的状态只和上一时刻有关，在上一时刻之前的任何状态都和我无关。我们称其__符合__马尔可夫性质。下面是理论化的阐述：设{X(t), t ∈ T}是一个__随机过程__，E为其状态空间，若对于任意的t1二、马尔可夫链马尔可夫链 是指具有马尔可夫性质的随机过程。在过程中，在给定当前信息的情况下，过去的信息状态对于预测将来__状态__是无关的。__例子：__在今
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2024-09-25 15:28:21
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