Markov

HMM隐Markov模型的原理及应用建模

隐Markov模型原理隐Markov模型（HiddenMarkovModel，HMM）的实质就是：已知几种原始分类，预测未知原始分类的观测状态的原始分类的过程。
lonelyrains·2020-08-22 12:08

[work] 一阶 二阶马尔可夫

对于时间序列，如果本状态的概论只取决于上一个状态，那就叫一阶markov过程举个例子，爷爷生爸爸，爸爸生儿子，儿子的问题只跟爸爸有关，跟爷爷无关，这就叫一阶markov二阶markov可以以此类推在随机理论中
This is bill·2020-08-22 00:22

隐马尔科夫模型-HMM-A Tutorial On Hidden Markov Models

0.简述本文主要参考"ATutorialOnHiddenMarkovModels"，这个文章可以在http://vision.ai.uiuc.edu/dugad/上面找到。主要是通过阅读这篇技术报告来了解一些HMM的学习算法，即分段K-Means和向前向后算法（也称为BaumWelch算法）。前面两篇文章介绍过HMM的基础了，这里就更多的直接上公式了。那两篇文章是：隐马尔可夫模型-HMM-简述-1
weixin_34295316·2020-08-21 22:52

R语言连续时间马尔科夫链模拟案例 Markov Chains

原文链接：http://tecdat.cn/?p=4182案例一个加油站有一个单一的泵，没有空间供车辆等待（如果车辆到达，泵不在，它就会离开）。车辆到达与以下的速率泊松过程加油站λ=3/20λ=3/20每分钟车辆，其中75％是汽车，25％是摩托车。加油时间可以用一个指数随机变量建模，平均汽车8分钟，摩托车3分钟，服务速率为μC=1/8μC=1/8汽车和μ米=1/3μ米=1/3摩托车每分钟。因此，我
LT_Ge·2020-08-21 19:24

数学建模基本模型(一) 优化模型

4.概率模型决策模型、随机存储模型、随机人口模型、报童问题、Markov链模型。5.组合优化经典问题多维背包问题（MKP）：nnn个物品，对物
追涨杀跌一棵韭·2020-08-21 10:11

阿里妈妈技术质量再度重磅开源：国内首个智能化功能测试开源平台Markov

阿里QA导读：继开源了线上测试平台MagicOTP和性能测试平台ACP之后，阿里妈妈技术质量再度开源智能化功能测试平台Markov平台，开发者们可以在Github上自主下载。
fin_123·2020-08-21 07:19

Markov Chain Monte Carlo 和 Gibbs Sampling算法

WelcomeToMyBlog一.蒙特卡洛模拟蒙特卡洛模拟(MonteCarloSimulation)是随机模拟的别名,关于随机模拟的一个重要的问题就是:给定一个概率分布p(x),如何生成它的样本?一般而言,均匀分布Uniform(0,1)的样本容易生成,而常见的概率分布(连续或离散)都可以基于均匀分布的样本生成,例如正态分布可以通过Box-Muller变换得到.但是像p(x,y,z)这样甚至更高
LittleSasuke·2020-08-21 00:13

马尔可夫决策过程

最近学习了MDP，查看一些资料，本文翻译了维基百科http://en.wikipedia.org/wiki/Markov_decision_process。
lin_zyang·2020-08-20 04:17

Markov chain 学习

对于任意的markov链1）首先要以类为单位将其进行划分，划分为两大类R和T，即常返和瞬时；然后对R进行分析，如果当前的类周期为d，那么再将其划分为d个小的子类，这是每个子类的的周期均为1。
cleanarea·2020-08-19 09:58

Matlab 模拟退火算法模型代码

function[best_solution,best_fit,iter]=mySa(solution,a,t0,tf,Markov)%模拟退化算法%=====输入======%%solution初始解
weixin_30872671·2020-08-19 04:55

TSP模拟退火算法的MATLAB实现

%TSP模拟退火算法clearclca=0.99;%温度衰减函数的参数t0=97;%初始温度tf=3;%终止温度t=t0;Markov_length=10000;%Markov链长度coordinates
WangYutao1995·2020-08-19 02:24

图像隐写分析-Markov特征编程实现

该特征集是由Shi【1】等人在当时提出的一种新的特征，其思想是DCT系数之间有一定的变化关系。该特征使用马尔可夫转移概率来描述DCT之间的关系，先计算DCT系数水平、垂直、对角方向的差值，使用块内和块间的转移概率作为图像的特征。假设使用F(u,v)来表示一个完整的DCT系数矩阵，DCT系数的排列方式直接使用8×8的DCT系数替换原始图像同位置的像素。接下来沿着四个不同的方向计算出水平方向、垂直方向
iamsongyu·2020-08-18 15:44

Michael collins nlp课程笔记（二）Tagging Problems, and Hidden Markov Models

目录一、标注问题二、标注问题的生成模型2.1问题的定义及转换2.2隐马尔科夫模型2.3三元隐马尔科夫模型的参数估计2.4模型的解码——维特比算法讲义链接：http://www.cs.columbia.edu/~mcollins/hmms-spring2013.pdf一、标注问题标注问题的任务是对于一个序列，给出其标记序列，也称为序列标记问题。nlp中常见的两种标记问题是词性标记和命名实体识别。下面
nlp_znt·2020-08-17 14:55

HMM

HMM公式推导在HMM中，有两个基本假设：齐次Markov假设（未来只依赖于当前）：p(it+1∣it,it−1,⋯ ,i1,ot,ot−1,⋯ ,o1)=p(it+1∣it)p(i_{t+1}|i_t
天青如水·2020-08-17 13:50

COMS W4705: Natural Language Processing学习笔记(一)

TextSummarization(文本归纳)，DialogueSystems(对话系统)最基本的nlp问题叫做Tagging(词性标注)1.语言建模问题一种简单的估计方法:2.Trigram模型语言模型中使用最为广泛的模型叫做Markov
黑暗贤者·2020-08-17 13:02

线性代数及其应用：第五章 特征值与特征向量

文章目录第五章特征值与特征向量1.特征值与特征向量1.1.求解特征值与特征向量1.2.性质2.特征值分解2.1.特征值分解：2.2.特征值分解应用：差分方程2.2.1.重要差分方程：Markov方阵2.3
Leon_winter·2020-08-17 11:30

Micheal Collins nlp课程笔记（二）Tagging Problems and Hidden Markov Models

一、TheTaggingProblem典型的标签问题有两种：POS（PartOfSpeech）和NER（NamedEntityRecognition），两者基本一致，POS是给句子的单词打上词性的标签，NER是给句子的单词打上类别的标签（实体或者非实体？实体的话是什么实体等等）二、生成模型在TaggingProblem中，我们目标是给定一个句子，能够得到相应的标签序列。因此我们需要训练一个函数f，
FlyingApe·2020-08-17 10:25

强化学习（三） - Gym库介绍和使用，Markov决策程序实例，动态规划决策实例

强化学习（三）-Gym库介绍和使用，Markov决策程序实例，动态规划决策实例1.引言在这个部分补充之前马尔科夫决策和动态规划部分的代码。在以后的内容我会把相关代码都附到相关内容的后面。
Stan Fu·2020-08-16 14:41

强化学习（一）- 强化学习介绍、Markov决策过程和贝尔曼期望方程

强化学习（英语：Reinforcementlearning，简称RL）是机器学习中的一个领域，强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益。其灵感来源于心理学中的行为主义理论，即有机体如何在环境给予的奖励或惩罚的刺激下，逐步形成对刺激的预期，产生能获得最大利益的习惯性行为。这个方法具有普适性，因此在其他许多领域都有研究，例如博弈论、控制论、运筹学、信息论、仿真优化、多主体系统学习、群体智能、统计
Stan Fu·2020-08-16 14:40

【图像分割】【FCM】【经典文献解读】基于隐Markov随机场模型的增强型空间约束FCM图像分割 HMRF-FCM

参考文献ChatzisS.P.,VarvarigouT.A.AFuzzyClusteringApproachTowardHiddenMarkovRandomFieldModelsforEnhancedSpatiallyConstrainedImageSegmentation.IEEETransactionsonFuzzySystems16(5)(2008)1351-1361该算法首次将隐Marko
WilliamS1995·2020-08-16 04:40

泛化误差上界的证明【内含霍夫丁不等式（Hoeffding's Inequality）的证明】

霍夫丁不等式的证明一、Markov'sInequality（马尔可夫不等式）二、Chebyshev'sInequality（切比雪夫不等式）三、Chernoff'sbound（切诺夫界）四、Ho
不乏希望·2020-08-16 01:11

利用吸收态马尔科夫链进行基于超像素分割的目标跟踪【Superpixel-based Tracking-by-Segmentation using Markov Chains】

CVPR2017目标跟踪领域中的一篇，文章的亮点在于实现了基于分割的跟踪，博主刚好对这一方向比较感兴趣，所以解读一下文章。相关文献：Superpixel-basedTracking-by-SegmentationusingMarkovChains首先介绍一下什么是基于分割的跟踪。一般意义上的目标跟踪，就是在一个视频序列中，根据第一帧给出的目标，对目标在后续帧进行跟踪，传统的跟踪方法是用矩形框框出跟
kobe_huai·2020-08-16 00:42

马尔柯夫预测法

马尔柯夫预测法马尔柯夫预测法：马尔柯夫预测以俄国数学家A.A.Markov名字命名，是利用状态之间转移概率矩阵预测事件发生的状态及其发展变化趋势，也是一种随时间序列分析法。
songroom·2020-08-15 09:10

隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，HMM）

隐马尔科夫模型（HiddenMarkovModel，HMM）所属专栏：NLPandMachineLearning（DeepLearning）版权声明：本文为博主原创文章，转载请注明http://blog.csdn.net/mingzai624。https://blog.csdn.net/shibing624/article/details/52399235前言在李航的《统计学方法》第十章有对隐马尔
leichangqing·2020-08-14 17:12

马尔柯夫预测法

马尔柯夫预测法马尔柯夫预测法：马尔柯夫预测以俄国数学家A.A.Markov名字命名，是利用状态之间转移概率矩阵预测事件发生的状态及其发展变化趋势，也是一种随时间序列分析法。
涵子涵·2020-08-13 14:27

强化学习(尔) - 马尔科夫决策过程

但是Markov的定义则是忽略掉历史信息，只保留当前状态的信息来预测下一个状态，这就叫Markov。
LearningXX·2020-08-12 13:10

马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）

马尔可夫决策过程（MarkovDecisionProcesses,MDPs）MDPs简单说就是一个智能体（Agent）采取行动（Action）从而改变自己的状态（State）获得奖励（Reward）与环境（Environment）发生交互的循环过程。绝大多数的增强学习都可以模型化为MDP的问题。MDP的策略完全取决于当前状态，这也是它马尔可夫性质的体现，根据当前的状态来决定动作。元组表示为：状态的
小明的梦想·2020-08-12 12:28

Partially Observable Markov Decision Process部分可观察的马尔可夫决策过程

部分可观察的马尔可夫决策过程（POMDP）是MDP的泛化。在POMDP模型中，系统（这里的系统可以用具体的机器人系统来代替）的动态响应和MDP类似（如状态转移矩阵），但是系统并不能直接观测到当前的状态，就是说系统不确定自己现在处于哪个状态。所以，系统需要对环境做一个感知，来确定自己处于哪个状态。0.引例1.定义POMDP可以对机器人和机器人所处的环境进行建模。通常，可以用一个七元数(S,A,P,R
裂空大龙·2020-08-12 10:44

Markov链（一）

S.P.Markov链（一）1.Markov链的定义1.1Markov链的定义1.2Markov链的转移概率1.3随机游动1.4Ehrenfest模型1.5离散分支过程1.6状态转移图2.C-K方程2.1
姚巨龙·2020-08-11 19:08

Markov链（二）

S.P.Markov链（二）4.Markov链的平稳分布和极限分布4.1状态的周期性4.2周期的类性质4.3遍历态4.4平稳分布4.5极限概率分布5.Markov链的应用案例5.1赌徒输光问题5.2在药物疗效检验中的应用
姚巨龙·2020-08-11 19:08

隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model)

隐马尔可夫模型(HiddenMarkovModel)隐马尔可夫模型(HiddenMarkovModel,HMM)是一个重要的机器学习模型。直观地说，它可以解决一类这样的问题：有某样事物存在一定的状态，但我们无法得知某个时刻（或位置）它所处在的状态，但是我们有一个参照事物，我们知道这个参照事物在某个时刻（或位置）的状态并认为参照事物的状态和原事物的状态存在联系，那么我们可以使用机器学习来推测原事物最
weixin_30414245·2020-08-10 02:50

HMM--hidden markov model

Hmm讲解隐马尔科夫模型是指我现在有一个状态序列，每个状态对应一个观测量，我现在只知道每个时刻的观测量，我想知道这个状态序列最可能是什么。举个例子，假如有三种天气，晴，雨，云；有一个人会逛街，郊游，或者在家。我现在知道他这几天的行为(观测值)是逛街，逛街，在家，郊游，我想知道这几天最可能的天气(状态)。这就是HMM解决的问题。直观上来说,我们很容易想到：1.一个人显然在雨天郊游的概率小于雨天在家的
wanyisjtu·2020-08-10 01:01

隐马尔可夫模型hidden Markov model

本文是《统计学习方法》李航著学习笔记。为了叙述方便，将hiddenMarkovmodel简称HMM。HMM是一种用于标注问题的生成模型，模型工作过程：“隐藏的马尔科夫链”随机生成“不可观测的状态序列”，“每个状态”生成“一个观测”，从而得“观测序列”。在标注问题中，给定“最终的观测序列”，预测其对应的“状态序列”，也称为“标记序列”。可以把整个过程想象成一个网络层，各个状态点和观测点表示网络中的结
Young_win·2020-08-09 20:59

隐马尔科夫模型(hidden Markov Model)

万事开头难啊，刚开头确实不知道该怎么写才能比较有水平，这篇博客可能会比较长，隐马尔科夫模型将会从以下几个方面进行叙述：1隐马尔科夫模型的概率计算法2隐马尔科夫模型的学习算法3隐马尔科夫模型的预测算法隐马尔科夫模型其实有很多重要的应用比如说：语音识别、自然语言处理、生物信息、模式识别等等同样先说一下什么是马尔科夫，这个名字感觉就像高斯一样，无时无刻的渗透在你的生活中，这里给出马尔科夫链的相关解释供参
Air_2014·2020-08-09 18:12

Hidden Markov Model (HMM) 详细推导及思路分析

往期文章链接目录文章目录往期文章链接目录ConditionalindependenceTwoclassicalcaseswhereXXXandZZZareconditionallyindependentSettingsoftheHiddenMarkovModel(HMM)Usefulprobabilitiesp(zk∣x)p(z_k|x)p(zk∣x)andp(zk+1,zk∣x)p(z_{k+1
Jay_Tang·2020-08-09 17:22

《语音信号处理》 语音识别章节 读书笔记

P34HMM是一个双内嵌式随机过程，由两个随机过程组成：一个是状态转移序列，对应单纯markov过程；另一个是每次转移时输出的符号组成的符号序列。
ferb2015·2020-08-08 15:38

从概率论到Markov Chain Monte Carlo（MCMC）

大学本科时代开始学习的概率论，从变着花样从箱子里取不同颜色的球计算概率，到计算各种离散或连续的随机分布期望、方差，再高深点就是利用生成函数求期望和方差，再就是估计理论，包括点估计、极大似然估计和区间估计等，然后是一些假设检验，最后，会加上一点随机过程的知识。和所有中国教育中的基础理论教学一样，我们被训练去求给定分布（一般会给一些复杂的分布）的期望和方差，我们去背复杂的估计理论和假设检验公式，概率学
benshong·2020-08-04 13:06

强化学习笔记2：Finite Markov Decision Processes

马尔科夫决策过程(MarkovDecisionProcesses,MDPs)是时序决策的一种经典形式，每一步动作不仅影响当前的回报，还影响后续的状态和回报。因此，MDPs包含了延迟回报，需要权衡(tradeoff)当前回报和延迟回报。在赌博机问题中，我们关心每个动作的价值q∗(a)q_*(a)q∗(a)；而在MDPs中，我们关心每个动作aaa在状态sss下的价值q∗(s,a)q_*(s,a)q∗(
zte10096334·2020-08-04 10:51

数学建模四类基本模型

1.4概率模型决策模型、随机存储模型、随机人口模型、报童问题、Markov链模型。1.5组合优化经典问题l多维背包
Nemonameless·2020-08-03 04:26

[Style Transfer]—Combining Markov Random Fields and Convolutional Neural Network for Image Synthesis

CombiningMarkovRandomFieldsandConvolutionalNeuralNetworksforImageSynthesis基于马尔科夫随机场和卷积神经网络的图像合成fromCVPR2016Abstract本文将马尔科夫随机场与深度卷积神经网络结合用于2D图像的合称，其中MRF会作用于CNN提取的高阶特征，在抽象层面上调整图像的输出，可用于写实性以及艺术性的图像合成。其中M
黄小米吖·2020-08-03 03:53

马尔科夫模型 Markov Model

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/46618991生成模式（GeneratingPatterns）1、确定性模式（DeterministicPatterns）：确定性系统考虑一套交通信号灯，灯的颜色变化序列依次是红色-红色/黄色-绿色-黄色-红色。这个序列可以作为一个状态机器，交通信号灯的不同状态都紧跟着上一个状态。注意每一个状态都是唯一
-柚子皮-·2020-08-03 02:21

Matlab 马尔可夫链预测双色球

简介马尔可夫（Markov）是俄国著名的数学家。马尔可夫预测法是以马尔可夫的名字命名的一种特殊的市场预测方法。马尔可夫预测法主要用于市场占有率的预测和销售
w-element·2020-08-02 14:48

马尔可夫时序预测法

什么是马尔可夫过程4转移概率和转移概率矩阵5马尔可夫预测法案例分析5.1案例一:马尔可夫预测法进行某企业经营状况预测[2]5.2案例二:马尔可夫预测法的应用6参考文献[编辑]马尔可夫预测法概念马尔可夫（Markov
javastart·2020-08-02 13:32

R语言与Markov Chain Monte Carlo(MCMC)方法学习笔记(2)

前面已经大致的叙述了MCMC方法。今天来分享一下R中的一个实现MCMC算法的包mcmc。mcmc包的一个核心函数就是metrop，其调用格式为：metrop(obj,initial,nbatch,blen=1,nspac=1,scale=1,outfun,debug=FALSE,...)参数介绍：obj:这里可以是一个metropo生成的对象，也可以是后验分布的对数似然函数initial:初始值n
yujunbeta·2020-08-01 08:21

马尔可夫链蒙特卡洛(Markov chain Monte Carlo/MCMC)学习

文章目录随机模拟的基本思想采样算法接受-拒绝抽样马尔科夫链及其平稳分布稳定分布细致平稳条件MCMC采样算法GibbsSampling重新定义新的细致平稳条件参考文献随机模拟的基本思想假设有一个矩形区域S，其内部有一个不规则区域M，怎样求M的面积？将不规则区域M划分成很多规则的小区域，求所有小区域面积之和；随机的在S内部取点，计算点落在M内部的比例，该比例可近似S和M的面积比。方法2采用的就是随机模
Mr，yu·2020-08-01 00:56

Markov Process & Markov Chain(II)

相关定理定理1：Chapman-Kolmogorov方程（查普曼-科莫高洛夫方程）对于任意的n,m≥0级i,j∈S，有证明：按时刻n的状态进行分解，再用Markov性，有Pij(n+m)=P(Xn+m=
HFO4·2020-07-31 23:28

Markov Chain Monte Carlo（MCMC采样）

近似推断（确定性的变分VI，不确定的采样mcmc），而MCMC由两个MC组成，即蒙特卡罗方法（MonteCarloSimulation，简称MC）和马尔科夫链（MarkovChain，也简称MC）。MonteCarlo方法：为什么要使用它？θ=∫abf(x)dx\theta=\int_a^bf(x)dxθ=∫abf(x)dx诸如上式求积分，但如果f（x）相当复杂时积分将会很难求解，但是我们知道定积
上杉翔二·2020-07-31 22:20

mcmc(Markov Chain MonteCarlo)马尔科夫链蒙特卡洛方法

突然想起来，作为将专业写成模式识别与图像处理的硕士毕业生，一次面试的时候，问到我mcmc是用来做什么的，我简历里面主要是在预测的时候用到了（实际上是用来模拟状态分布，后面根据分布再进行预测），所以我答成了用来做预测，对方反问了我，有点蒙，就把我的过程重复了一遍，稀里糊涂~每次都是这样。。感觉自己是好读书，不求甚解，总是什么都搞不懂。。（1）马尔科夫链在理解马尔科夫链之前先了解一下马尔科夫性质，我们
jiayou可不可以不QAQ·2020-07-31 22:23

马尔可夫链蒙特卡罗法（Markov Chain Monte Carlo，MCMC）

文章目录1.蒙特卡罗法2.马尔可夫链3.马尔可夫链蒙特卡罗法4.Metropolis-Hastings算法5.吉布斯抽样蒙特卡罗法（MonteCarlomethod），也称为统计模拟方法（statisticalsimulationmethod），是通过从概率模型的随机抽样进行近似数值计算的方法马尔可夫链蒙特卡罗法（MarkovChainMonteCarlo，MCMC），则是以马尔可夫链（Marko
Michael阿明·2020-07-31 21:32

深度学习 （七）Hidden Markov Model

Summary从最开始学习算法的时候就时长听说这个算法，今天抽空我们来系统聊聊这个，如果给HMM归一下类那么它属于概率图模型(PGM)范畴，ProbabilisticGraphicalModels（PGM）从字意上也能看出来它是概率论和图论相结合起来了，可以看成概率和图结合起来形成了一种新的数据结构来解决新的问题，在处理复杂问题和不确定性问题方面很有优势，目前在图像处理和视频等领域已经有非常广泛的
李龙生·2020-07-31 19:27
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