Markov chain -- 马尔科夫链【定义】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·马尔可夫得名，为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”的性质：下一状态的概率分布只能由当前状态决
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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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
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
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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基于隐马尔可夫模型预测算法的无人车行为预测 无人车的行为预测问题一直都是无人车研究的一个重要问题，因为只有在无人车可以对周围环境以及交通参与者有了很好的理解和预测的基础上，在能保证无人车可以安全的在道路上行驶。但是在实际道路中，交通情况有是十分复杂的，我们无法对道路上的每个交通参与者的行为做出完全准确地预测，所以预测问题最终归结为概率问题。 1、隐马尔可夫模型 在介绍隐马尔科夫模型之前，为了读者更
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2023-08-24 14:28:40
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概念：则称为马尔可夫过程。定理1：独立过程是马尔可夫过程。定理2：若独立增量过程满足初始分布，则为马尔可夫过程。马氏过程的有限维分布由一维分布和条件分布完全确定。 离散参数马氏链：转移矩阵是随机矩阵，其行向量都是概率向量。k步转移概率：C-K方程： 齐次马氏链：一步转移概率与初始时刻无关绝对分布：初始分布：绝对分布由初始分布和一步转移概率确定：遍历性：对一切i，j，存在常数，使
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2023-10-31 22:42:08
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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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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
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2022-08-10 17:42:22
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什么是马尔可夫链一句话描述：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的性质：下一状态的概率分布只能由当前状态决定，在时间序列中它前面的事件均与之无关。也就是说，马尔可夫链是一个随机系统，它必须满足两个条件：系统任意时刻可以用有限个可能状态之一来描述系统无后效性，即某阶段的状态一旦确定，则此后过程的演变不再受此前各种状态及决策的影响在马尔可夫链的每一步，系统根据概率
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']
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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用Python中的马尔科夫链模拟文本在我的上一篇文章中，我在马尔科夫链蒙特卡洛方法的背景下介绍了马尔科夫链。这篇文章是那篇文章的一个小补充，展示了你可以用马尔科夫链做的一件有趣的事情：模拟文本。 马尔科夫链是一个模拟的事件序列。序列中的每个事件都来自一组相互依赖的结果。特别是，每个结果都决定了哪些结果可能会在接下来发生。在马尔科夫链中，预测下一个事件所需的所有信息都包含在最近的事件中。这意味着，
目录马尔科夫链马尔科夫链的平稳分布马尔科夫链进入稳态的转移过程马尔科夫链稳态的意义稳态判定：细致平稳条件 马尔科夫链随机过程指的是一个随机变量序列：，而马尔科夫链就是随机过程中的一种典型类型，其概率图如下： 马尔科夫链在不同的时间 对应着不同的状态节点 ，实际上就是用时间串联起来的一个个随机变量，这一组随机变量共享一个状态空间，其中包含 随着时间不断向前移动，马尔科夫链中的不同状态节点就在不同的
前言从上篇的收银台案例中我们可以抽象出来一个关于什么是离散时间有限状态的马尔科夫链的定义。首先，马尔科夫过程的核心，是它关于“状态”的概念，它描述了我们所感兴趣的系统的当前情况。在收银台案例中，任意时刻的顾客数量这一状态可以合适地反应系统的情况，在初始时刻，在每个连续的时间步长内，系统从当前状态，随机选择进入到下一个状态，经过次这样的转换，系统的状态将是随机的，因此我们将时刻对应的状态表示成随机变
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
## 使用马尔科夫链和Python包进行数据分析
马尔科夫链是一种数学模型，描述了从一个状态转移到另一个状态的随机过程。它的核心思想是该过程只依赖于当前状态而与之前的状态无关，称为“无记忆性”。在数据分析、机器学习及自然语言处理等领域中，马尔科夫链被广泛应用。
### 什么是马尔科夫链？
马尔科夫链由一组状态和状态间的转移概率组成。为了更好地理解这一概念，我们可以举一个简单的例子：天气预测。
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
马尔科夫链第一部分 概念 1.概率向量：一个具有非负分量且数值之和为1的向量。 2.随机矩阵：各列向量均为随机向量的方阵。 3.马尔科夫链：由一个概率向量序列X0,X1,X2,...,Xn和一个随机矩阵P组成，且满足X1=PX0,X2=PX1,...,Xn=PXn-1 第二部分 例题 例1. |0.5 0.2 0.3| |1| 令 P=|0.3 0.8 0.3| X0=|0| |0.2 0 0.4| ， |0| ,求 X1,X2,...,X15 答： 计算略。 说明： X15≈[0.3 0.6 0.1]T=q.并且可以发现Pq=q. 引出另外一个概...
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2013-08-20 21:21:00
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这里介绍的马尔科夫链算法实现的功能是：读入一段英文文本，构造出由这个文本中语言使用情况而形成的统计模型，然后根据统计模型随机输出另一段文本。设置：w1和w2为文本的前两个词输出w1和w2
循环：
随机地选出w3，它是文本中w1w2的后缀中的一个
打印w3
把w1和w2分别换成w2和w3
重复循环 选择二词前缀，则每个输出
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2023-10-27 06:33:31
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