Markov

马尔可夫决策过程（Markov decision process，MDP）

文章目录马尔可夫决策过程(MDP)在机器学习中应用在机器学习中的引用示例引用：实例场景：机器人导航MDP的定义：引用示例：在此基础上更具体的描述，并给出每一步的推断计算过程场景描述：3x3网格中的机器人导航MDP的定义强化学习算法：Q-Learning具体实例与推断计算过程回合1（Episode1Episode1Episode1）回合2（Episode2Episode2Episode2）回合3（E

太阳城S·2024-08-26 08:36

【NLP冲吖~】二、隐马尔可夫模型（Hidden Markov model, HMM）

0、马尔可夫模型某一状态只由前一个状态决定，即为一阶马尔可夫模型；状态间的转移依赖于前n个状态的过程，即为n阶马尔可夫模型马尔科夫链：如果St+1S_{t+1}St+1只依赖于前一时刻StS_tSt，不依赖于S1,...,St−1S_1,...,S_{t-1}S1,...,St−1，则称S1,S2,...,ST,...{S_1,S_2,...,S_T,...}S1,S2,...,ST,...为马尔

漂泊老猫·2024-02-08 11:33

【大道至简】机器学习算法之隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model, HMM)详解（3）---预测问题：维特比算法（Viterbi Algorithm）详解及Python代码实现

五点钟科技·2024-01-24 12:34

论文浅尝 | GMNN: Graph Markov Neural Networks

论文笔记整理：吴锐，东南大学硕士研究生，研究方向为自然语言处理来源：ICML2019链接：http://proceedings.mlr.press/v97/qu19a/qu19a.pdf问题定义弱监督下的在关系数据中的对象分类。形式化地来说，给定一个图G，图上有结点V表示一系列对象，在对象间存在有一系列边E，且每个结点都有对应的属性XV。当前已知部分结点L的标签，目的是推测出剩余结点U的标签值。相

开放知识图谱·2024-01-24 08:57

【现代控制系统】最小实现与互质分式

.SISO严格正则系统的实现2.1能控标准1型实现2.2能观标准2型实现2.3能观标准1型实现2.4能控标准2型实现2.5最小实现2.6完全表征3.计算互质分式3.1使用西尔韦斯特结式4.SISO基于Markov

你哥同学·2024-01-19 19:40

2023年中国研究生数学建模竞赛A题分析（华为杯数学建模竞赛）

Claude2的回答根据题目要求,我给出以下解决方案:问题1:建立Markov链模型,包含空闲状态、成功状态、碰撞状态推导状态转移概率矩阵求解稳态概率计算碰撞概率p计算传输概率τ计算吞吐量公式代入参数,

君莫默·2024-01-15 18:48

马尔科夫决策过程（Markov Decision Process）揭秘

RL基本框架、MDP概念MDP是强化学习的基础。MDP能建模一系列真实世界的问题，它在形式上描述了强化学习的框架。RL的交互过程就是通过MDP表示的。RL中Agent对Environment做出一个动作（Action），Environment给Agent一个反馈（Reward），同时Agent从原状态（）变为新状态（）。这里的反馈可以是正、负反馈；Agent执行动作是根据某个策略（Policy）进

アナリスト·2024-01-15 05:38

HMM算法(Hidden Markov Models)揭秘

序列数据机器学习的数据通常有两类，最常见的是独立同分布数据，其次就是序列数据。对于前者，一般出现在各种分类/回归问题中，其最大似然估计是所有数据点的概率分布乘积。对于后者，一般出现在各种时间序列问题中，比如在特定时间特定区域内的降雨量数据、每天的货币汇率数据，以及上下文相关的，如语音识别中的声学特征数据、文本的字符序列数据、生物领域如DNA数据等。需要指出，本文介绍的HMM模型适用于一切序列问题，

アナリスト·2024-01-15 05:37

【机器学习】隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）

概率图模型是一种用图形表示概率分布和条件依赖关系的数学模型。概率图模型可以分为两大类：有向图模型和无向图模型。有向图模型也叫贝叶斯网络，它用有向无环图表示变量之间的因果关系。无向图模型也叫马尔可夫网络，它用无向图表示变量之间的相关关系。概率图模型可以用于机器学习，人工智能，自然语言处理，计算机视觉，生物信息学等领域。一、马尔科夫模型随机过程马尔科夫过程马尔科夫链状态转移矩阵通过训练样本学习得到，采

十年一梦实验室·2024-01-14 06:52

MIT_线性代数笔记：第 25 讲对称矩阵和正定性

对称矩阵Symmetricmatrices包含特殊性质的矩阵，例如Markov矩阵，其特征值和特征向量往往拥有一定特性。对称矩阵A=ATA=A^TA=AT的特征值为实数，

浊酒南街·2024-01-13 01:48

十大经典算法（八）

一种假定猜想：假设未来的状态只依赖于当前状态，而不依赖于之前发生的事件(也就是说，它假设了Markov属性)。通常，这个假设支持使用模型进行推理和计算，否则这将是棘手的。

向着光噜噜·2024-01-11 20:57

LabVIEW开发滚动轴承故障诊断系统

这一系统集成了先进的信号处理技术，如经验模式分解（EMD）、Morlet小波滤波器和隐Markov树模型，使得对滚动轴承的状态监测和故障预测更加高效和准确。

LabVIEW开发·2024-01-01 22:03

信息论安全与概率论

目录一.Markov不等式二.选择引理三.Chebyshev不等式四.Chernov上限4.1变量大于4.2变量小于信息论安全中会用到很多概率论相关的上界，本文章将梳理几个论文中常用的定理，重点关注如何理解这些定理以及怎么用

唠嗑！·2023-12-21 02:43

Denoising Diffusion Probabilistic Model原理+代码复现

更新记录2023-11-15TrainingProcess推导2023-11-19SamplingProcess推导前提知识1.Markov：当前位置的概率只会受前

FMsunyh·2023-12-20 05:49

【生物信息】一阶马尔科夫链和隐马尔科夫模型

Markov-HMM一阶马尔科夫链和隐马尔科夫模型程序功能：在网上收集50条细胞色素C的核心功能区域碱基序列作为正训练集，然后再收集50条碱基序列作为负训练集。

上弦同学·2023-12-19 18:06

python Markov马尔科夫网络节点状态预测并筛选小样本

之前写的基于马尔科夫的小样本节点检测文章里的内容~~马尔科夫决策过程是在随机过程的基础上提出来的，是对强化学习(RL)问题的数学描述。马尔科夫性需要满足：现在，将来和过去条件独立：定义：如果在t时刻的状态xt的条件分布F满足如下等式，那么这个状态被称为马尔科夫状态，或者说该状态满足马尔科夫性，该随机过程即是马尔科夫过程。(其中F是条件分布，t为时间，xn为在时间tn时刻的状态)马尔科夫性条件分布表

JerryLoveCoding·2023-12-19 05:02

python之马尔科夫链（Markov Chain）

马尔可夫链（MarkovChain）是一种随机过程，具有“马尔可夫性质”，即在给定当前状态的条件下，未来状态的概率分布仅依赖于当前状态，而与过去状态无关。马尔可夫链在很多领域都有广泛的应用，包括蒙特卡洛方法、统计物理学、自然语言处理等。马尔可夫链的一般定义如下：给定状态空间SS和状态转移概率矩阵PP，其中PijPij表示从状态ii转移到状态jj的概率，如果对于任意状态i,ji,j和任意时间步nn，

奋进的大脑袋·2023-12-17 06:40

强化学习-赵世钰（一）：基本概念【state、action、state transition、policy、reward、return、trajectories、episode、Markov】

1.1AgridworldexampleConsideranexampleasshowninFigure1.2,wherearobotmovesinagridworld.Therobot,calledagent,canmoveacrossadjacentcellsinthegrid.Ateachtimestep,itcanonlyoccupyasinglecell.Thewhitecellsare

u013250861·2023-12-06 06:26

强化学习Markov重要公式推导过程

Markov决策过程（MarkovDecisionProcess，MDP）Markov过程是一种用于描述决策问题的数学框架，是强化学习的基础。

幻影123！·2023-12-05 00:02

HMM（Hidden Markov Model）详解——语音信号处理学习（三）（选修一）

参考文献：SpeechRecognition(Option)-HMM哔哩哔哩bilibili2020年3月新番李宏毅人类语言处理独家笔记HMM-6-知乎(zhihu.com)隐马尔可夫（HMM)的解码问题+维特比算法-知乎(zhihu.com)本次省略所有引用论文目录一、介绍二、建模单位StatesState由来转移概率与发射概率三、Alignment四、深度学习下的HMM方法一：Tandem方法

LotusCL·2023-11-30 03:29

强化学习基础-马尔可夫决策过程（Markov Decision Process，MDP）

马尔可夫决策过程（MarkovDecisionProcess，MDP）是一种数学框架，用于建模和求解序贯决策问题。它基于马尔可夫性质，通过定义状态、行动、转移概率函数和奖励函数来描述决策过程，并通过最优化方法来求解最优策略。本文将详细介绍马尔可夫决策过程的原理和数学公式。第一部分：马尔可夫决策过程的原理1.1马尔可夫性质马尔可夫性质是马尔可夫决策过程的核心概念。它指的是在给定当前状态下，未来状态的

RRRRRoyal·2023-11-29 12:47

CVPR 2023 精选论文学习笔记：ScanDMM A Deep Markov Model of Scanpath Prediction for 360deg Images

我们给出四个符合MECE要求的分类标准：1、任务类型图像质量评估：该任务涉及评估图像的质量，通常是通过将其与参考图像进行比较。参考文献[50]和[60]都关注这个任务。视觉显著性：该任务涉及识别图像中最显著的部分。图像中最显著的部分是那些最有可能首先吸引注意力的部分。参考文献[51、52、53、<

结构化文摘·2023-11-27 09:32

马尔可夫不等式、切比雪夫不等式、柯西-施瓦茨不等式

一、马尔可夫不等式（Markov）马尔可夫不等式描述的是非负随机变量绝对位置的概率上限对于非负随机变量X，a>=0，有证明：原式可化为注意到，因为X非负，右边二、切比雪夫不等式（Chebyshev）切比雪夫不等式描述的是随机变量距期望相对位置偏离的概率上限证明

antiemperor·2023-11-16 10:56

马尔可夫和切比雪夫不等式的证明

Markov’sinequality(马尔可夫不等式)定义XXX是非负的随机变量，对于固定的a>0a>0a>0，那么都有P(X≥a)≤E[X]aP(X\geqa)\leq\frac{E[X]}{a}P(

lily_Chiu·2023-11-16 10:21

马尔可夫不等式和切比雪夫不等式

Markov’sInequality中文叫马尔科夫不等式或马尔可夫不等式。

「已注销」·2023-11-16 10:19

基础篇——强化学习之Markov决策过程建模

https://mp.weixin.qq.com/s/9IwgcpkAWHhw5vtg85E1Og目录一、强化学习基本概念二、Markov决策过程1.Markov决策过程模型（1）用动力系统描述的环境（

口叮码农CodingFarmer·2023-11-16 02:59

Markov Chain Fingerprinting to Classify Encrypted Traffic 论文笔记

0.Abstract在本文中，提出了用于SSL/TLS会话中传输的应用程序流量的随机指纹。这个指纹基于一阶齐次马尔可夫链，模型识别应用程序的准确率，并提供了检测异常对话的可能性。1.Introduction通过SSL/TLS会话时的头部信息创建统计指纹，用于分类应用流量。研究了12个使用SSL/TLS的代表性应用程序的马尔可夫链指纹，建立的模型展现出特定的结构，这种结构能够通过比较应用程序流量和和

想出成果的acmer·2023-11-09 05:55

word2vec及其优化

1.算法背景：（1）N-gram：n-1阶的Markov模型，认为一个词出现的概率只与前面n-1个词相关；统计预料中各种词串（实际应用中最多采用n=3的词串长度）的出现次数，并做平滑处理（应对count

码一码码码·2023-10-29 09:03

马尔可夫模型 | Python隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）

隐马尔可夫模型（HMM）原理HMM是一种统计模型，用于建模具有潜在状态的时间序列数据。在HMM中，我们有两个主要组成部分：1、隐藏状态（HiddenStates）：这是模型中不可见的部分，但它们在系统中起着关键作用。每个隐藏状态代表系统在某一时刻的内部状态，例如，在天气预测中，可能有“晴天”、“多云”和“雨天”等隐藏状态。2、可见状态（Observations）：这是我们可以观察到的数据，与隐藏状

算法如诗·2023-10-28 23:16

二类分类问题的泛化误差上界的证明

文章目录Markov不等式Hoeffding不等式Hoeffding引理二类分类问题的泛化误差上界参考文献Markov不等式对于非负随机变量XXX及a>0a>0a>0，有：P(X≥a)≤E[X]aP(X

星海浮生·2023-10-28 04:49

C#，数值计算——隐式马尔科夫模型（Hidden Markov Models）的计算方法与源程序

1文本格式usingSystem;namespaceLegalsoft.Truffer{//////HiddenMarkovModels///publicclassHMM{privateintfbdone{get;set;}privateintmstat{get;set;}privateintnobs{get;set;}privateintksym{get;set;}privateintlrnrm

Trufferover·2023-10-19 08:14

马尔可夫不等式, 切比雪夫不等式, 大数定律

防盗https://www.cnblogs.com/setdong/p/17325420.html1.Markov’sinequalityTheorem:XXX为非负随机变量,且E[X]0t>0t>0有

Set_____·2023-10-08 12:31

马尔可夫链预测 (Markov Chain)

一、人寿保险案例(两状态）人寿保险公司把人的健康状态分为健康和疾病两种，以一年为一个时段，研究健康状态的转变。假设对某一年龄段的人来说，今年健康，明年继续保持健康的概率为0.8，即明年转为疾病的概率为0.2;而今年患病，明年转为健康的概率为0.7，即明年继续保持疾病状态的概率为0.3。由于投保人处于健康和疾病状态是随机的，故设Xn表示第n年的状态，Xn=1表示健康，Xn=2表示疾病，n=0,1,2

七七喝椰奶·2023-09-26 09:05

2023 “华为杯” 中国研究生数学建模竞赛（A题）深度剖析|数学建模完整代码+建模过程全解全析

问题一：1.使用Markov链描述节点的退避过程●节点按照二进制指数增backoff算法进行随机退避,退避计数器和退避阶数呈Markov过程●Bianchi等在论文中证明了这个退避过程可以用一

CS数模·2023-09-25 06:32

论文精读GAN: Generative Adversarial Nets

因为生成器没有直接接触样本，而是通过判别器告诉它像不像，就像枯叶蝶不知道枯叶长什么样子；不需要Markov链。而是采用的深度学习，深度学习中有完备的训练技巧。缺点：

EEPI·2023-09-23 23:54

集中不等式 (Concentration inequality)

马尔科夫不等式（Markov’sInequality）假设XXX是一个非负的随机变量，对于所有常数α>0\alpha>0α>0，有：P(X≥α)≤E(X)αP(X\geq\alpha)\leq

敲代码的quant·2023-09-23 07:11

如何利用R语言进行卫生经济学的成本效果分析

而由于我本人研究方向的问题，今天这一期的内容将以文末参考文献为例，向大家分享展示如何利用heemod程序包构建Markov模型进行成本效果分析，以期为卫生经济评价的读者伙伴们提供参考与帮助。

吃一口小肉丸·2023-08-30 19:38

PT_大数定律LLN

文章目录概率基础不等式马尔可夫不等式推导注切比雪夫不等式推导例依概率收敛定义直观解释特点服从大数定律大数定律chebyshevLLN应用bernoulliLLN意义KhinchinLLN总结概率基础不等式马尔可夫不等式Markov

xuchaoxin1375·2023-08-30 12:57

5分钟了解AI算法之隐式马尔可夫模型（Hidden Markov Model）

一、隐式马尔可夫模型简介（HiddenMarkovModel）在之前的文章中已经介绍了马尔可夫链，马尔可夫模型与马尔可夫链的区别在于，隐马尔科夫模型多了一条不可见的时序状态。通过对该模型各参数的推导即可解决当前AI领域比较常见的三大基石问题：概率、学习、回归二、隐式马尔科夫模型的基本元素以小狗的日常行为为例，小狗的状态有高兴，恐惧和焦急，它表现的行为有摇尾巴、转圈、吠叫。状态集合Q：小狗的状态集合

千年奇葩·2023-08-29 06:29

5分钟理解NPL算法之马尔可夫链 Markov Chain

马尔可夫链（MarkovChain）马尔可夫链是一种简单的推理模型。用于描述受当前事件影响下的下一事件发生概率。在预测学科中广泛应用。例如股票预测、文字推理、路线推荐等。他的核心思路是：假设事件顺序为:X1,X2,X3,.....X_1,X_2,X_3,.....X1,X2,X3,.....那么马尔可夫链认为，X2的值只与X1的值有关，同样，X3的值也只与X2的值有关X_2的值只与X_1的值有关，

千年奇葩·2023-08-26 04:28

R语言BUGS/JAGS贝叶斯分析: 马尔科夫链蒙特卡洛方法（MCMC）采样|附代码数据

在这些情况下，我们倾向于利用称为Markov-ChainMonteCarlo算法的程序。此方法使用参数空间中的随机跳跃来（最终）确定后验分布相关视频：马尔可夫链原理可视化解释与R语

·2023-08-21 22:46

拓端tecdat|Python用时变马尔可夫区制转换（Markov regime switching）自回归模型分析经济时间序列

最近我们被客户要求撰写关于时变马尔可夫区制转换的研究报告，包括一些图形和统计输出。相关视频：马尔可夫链原理可视化解释与R语言区制转换Markovregimeswitching实例马尔可夫链原理可视化解释与R语言区制转换Markovregimeswitching实例，时长07:25相关视频马尔可夫链蒙特卡罗方法MCMC原理与R语言实现，时长08:47本文提供了一个在统计模型中使用马可夫转换模型模型的

拓端研究室·2023-08-19 23:24

PYTHON用时变马尔可夫区制转换（MARKOV REGIME SWITCHING）自回归模型分析经济时间序列|附代码数据

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=22617最近我们被客户要求撰写关于MRS的研究报告，包括一些图形和统计输出。本文提供了一个在统计模型中使用马可夫转换模型模型的例子，来复现Kim和Nelson（1999）中提出的一些结果。它应用了Hamilton（1989）的滤波器和Kim（1994）的平滑器%matplotlib inlineimport numpy as npimport

·2023-08-19 01:57

PYTHON用时变马尔可夫区制转换（MARKOV REGIME SWITCHING）自回归模型分析经济时间序列|附代码数据

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=22617最近我们被客户要求撰写关于MRS的研究报告，包括一些图形和统计输出。本文提供了一个在统计模型中使用马可夫转换模型模型的例子，来复现Kim和Nelson（1999）中提出的一些结果。它应用了Hamilton（1989）的滤波器和Kim（1994）的平滑器%matplotlib inlineimport numpy as npimport

·2023-08-19 00:27

R语言如何做马尔可夫转换模型markov switching model|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=6962最近我们被客户要求撰写关于马尔可夫转换模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。假设有时间序列数据，如下所示。经验表明，目标变量y似乎与解释变量x有关。然而，乍一看，y在水平中间波动，所以它似乎并不总是有稳定的关系（背后有多个状态）上面的样本数据创建如下。x和y之间的关系数据根据时间改变。x|t|)#(Intercept)45.74681.7

·2023-08-15 20:35

【强化学习】Q-learning训练AI走迷宫

（甚至还有一点点动态规划的感觉）1.Q-learning介绍Q-learning是一种基于强化学习的算法，用于解决Markov决策过程（MDP）中的问题。

如果皮卡会coding·2023-08-14 03:33

PLUS模型有两大模块，一是基于土地扩张分析策略的规则挖掘框架，二是基于多类型随机补丁种子的CA模型，此外该模型还内嵌了Markov chain，以便于对土地利用数量需要作出预测。

工业革命以来，社会生产力迅速提高，人类活动频繁，此外人口与日俱增对土地的需求与改造更加强烈，人-地关系日益紧张。此外，土地资源的不合理开发利用更是造成了水土流失、植被退化、水资源短缺、区域气候变化、生物多样性锐减等一系列生态环境问题。如何优化土地利用模式，维持区域土地生态安全，缓和土地供需矛盾，使人-地关系协调共生作为关键问题，成为国内外研究热点。生态系统服务是人类直接或间接从生态系统中获得的惠益

Mr.靳靳477302280·2023-08-02 19:12

【NLP入门教程】十九、隐马尔科夫模型（Hidden Markov Models）

简介隐马尔科夫模型（HiddenMarkovModels，HMM）是一种统计模型，用于对观测序列和状态序列之间的潜在关系进行建模。它在自然语言处理领域中被广泛应用于语音识别、语言生成、机器翻译等任务。HMM的基本思想是将系统建模为一个马尔科夫过程，其中系统的状态不可见（隐藏状态），但可以通过观测到的数据（观测状态）进行间接推断。模型结构HMM由三个关键组件组成：状态集合、状态转移概率矩阵和观测概率

晨星同行·2023-07-28 19:08

随机马尔科夫链（Stochastic Markov Chain）卡尔曼滤波（Kalman Filter）

随机马尔科夫链（StochasticMarkovChain）：x0x_0x0已知，A,B,c,d,E,FA,B,c,d,E,FA,B,c,d,E,F已知。xt+1=Axt+c+ϵx_{t+1}=Ax_t+c+\epsilonxt+1=Axt+c+ϵ，ϵ∼N(0,E)\epsilon\sim\mathcal{N}(0,E)ϵ∼N(0,E)。ot+1=Bxt+d+δo_{t+1}=Bx_t+d+\de

MatrixCancer·2023-07-20 10:23

马尔科夫链 Markov chain

马尔科夫链1.实例参考文献马尔科夫链(Markovchain)及其模型在机器学习中应用广泛，本文结合一些参考资料做一个总结。注意的是，本文中提到的马尔科夫链，要与隐马尔科夫(HMM)作以区分。1.实例设某人的训练计划中有以下四项运动：这4项运动并不是按照固定顺序进行的，有一定随机性。另外，当前选择哪项运动与前一天选择哪项运动之间，存在一定依赖关系。因此，它具有马尔科夫性。为了搞清楚诸如已知前一天选

L1_Zhang·2023-07-15 14:08

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