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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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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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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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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1.马尔可夫链(Markov Chain) 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（A.A.Markov）得名。描述的是状态空间中经过从一个状态到另一个状态的转换的随机过程。该过程要求具备“无记忆
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2024-04-07 13:30:41
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重新把《编程珠玑》读了一遍，以前并没有仔细研究最后一章的生成随机文本，昨天仔细读了一下，感悟颇深，想记录一下自己的感悟，顺便理清一下思路。 言归正传，要通过读取一个文档来生成一个随机的文档，作者使用的方法是根据k连单词的后一个单词的出现概率来选取下一个单词。作者在书中用的方法是读取之后，对数组进行排序，那么前k个单词相同的子串一定是相邻的，然后通过二分查找，找
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2023-11-01 15:21:59
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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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前言 马尔科夫链在RBM的训练中占据重要地位，因为它提供了从复杂的概率分布(比如马尔科夫随机场MRF的吉布斯分布)中提取样本。这一部分主要就是对马尔科夫链做个基本的理论介绍，将要着重强调的是，将吉布斯采样作为一种马尔科夫链蒙特卡洛方法去训练马尔科夫随机场以及训练RBM。马尔科夫链一个马尔科夫链是离散时间的随机过程，系统的下一个状态仅仅依赖当前的所处状态，与在它之前发生的事情无关。形式上，一个马尔科
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2024-03-11 15:14:24
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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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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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马尔科夫马尔科夫概念马尔科夫性质1. 可约性与不可约性（Reducibility）2. 周期性（ Periodicity）3. 瞬态性和重现性（Transience and recurrence）4. absorbing state遍历性Steady-state analysis and limiting distributions还有一些性质没有写出，因为认为该做一些练习来加深对以上概念的理解
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2023-11-20 22:21:44
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目录MCMC(一)蒙特卡罗方法MCMC(二)马尔科夫链MCMC(三)MCMC采样和M-H采样 MCMC(四)Gibbs采样 Python 2.7 版本：import numpy as np
matrix = np.matrix([[0.9,0.075,0.025],[0.15,0.8,0.05],[
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2023-11-06 14:00:49
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# 实现 Java 马尔科夫链：从小白到入门
马尔科夫链是一种基于概率的模型，可以用于生成自然语言文本、进行预测等。本文将带领你步骤分解，教你如何在 Java 中实现一个简单的马尔科夫链。
## 流程概述
下面是实现马尔科夫链的基本流程，按照以下步骤进行开发：
| 步骤 | 描述 |
|------|------------------------|
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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
根据已经有数据进行预测的研究方法有很多，包括arima模型、指数平滑法、灰色预测等，本文针对马尔可夫预测进行阐述。比如研究中国移动，中国联通和中国电信三家运营商，他们的用户可以互相携号转网，已经当前3家运营商的市场份额，而且也能测试出用户转网的可能性，那么将来3家运营商的市场份额情况如何，即利用当前已知的两项数据，分别是当前的市场份额、用户接下来使用运营商的可能性（即转移概率矩阵），则可预测将来3
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2023-08-23 12:42:50
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若每年要统计一个城市极其郊区人口，像，可以显示60%住城市，40%住郊区，加起来是1；具有这种特性的向量称为：概率向量；随机矩阵是各列都是这样的向量组成的方阵；马尔科夫链是一个概率向量序列，和一个随机矩阵P（）例1：城市与郊区之间移动模型/随机矩阵： 即每年有5%的城市人口流到郊区，3%的郊区人口留到城市；假设此城市2000年城市人口600000，郊区400000，则2001年人口：例2
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2023-05-18 11:29:17
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今天数模君带大家学习一下数学建模中的预测算法之马尔科夫预测。目录模型的含义实例分析模型的含义马尔可夫（Markov)预测法，就是一种关于事件发生的概率预测方法。它是根据事件的目前状况来预测其将来各个时刻（或时期)变动状况的一种预测方法。马尔可夫预测法是地理预测研究中重要的预测方法之一。1. 状态指某一件事在某个时刻（或时期）出现的某种结果。2.状态转移过程事件的发展，从一种状态转变为另一种状态，称
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2023-12-09 18:50:36
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为了预测天气，假设观察多次后，得到天气变化的概率存在如下转换： 第一天|第二天|概率 : :|: :|: : 晴天
原创
2022-08-10 17:42:22
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根据马尔科夫假设，如果我们知道当前骰子的状态（比如点数是多少），就可以预测下一轮的点数，而不需要知道之前的点数历史。就像小
原创
2024-04-26 10:02:33
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## PyTorch与马尔科夫模型
在机器学习和人工智能领域，PyTorch是一个备受推崇的开源深度学习框架，其强大的功能和灵活性使得许多研究人员和工程师选择使用它来构建各种深度学习模型。而马尔科夫模型则是一种常用的统计模型，用于描述具有马尔科夫性质的随机过程。
### 什么是马尔科夫模型？
马尔科夫模型是一个描述状态序列的随机过程，其中某一时刻的状态只依赖于前一时刻的状态，而与更早时刻的状
原创
2024-05-08 04:07:19
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