Markov 第6页

MCMC（Markov Chain Monte Carlo）的理解与实践（Python）

MarkovChainMonteCarlo(MCMC)methodsareaclassofalgorithmsforsamplingfromaprobabilitydistributionbasedonconstructingaMarkovchainthathasthedesireddistributionasitsstationarydistribution.Thestateofthechain

Inside_Zhang·2020-07-31 19:14

马尔科夫链蒙特卡洛(Markov chain Monte Carlo)

(学习这部分内容大约需要1.3小时)摘要马尔科夫链蒙特卡洛(MarkovchainMonteCarlo,MCMC)是一类近似采样算法.它通过一条拥有稳态分布\(p\)的马尔科夫链对目标分布\(p\)进行采样.预备知识学习MCMC需要以下预备知识条件分布:MCMC常常被用于从条件分布中采样.蒙特卡洛估计(MonteCarloestimation)马尔科夫链(Markovchains)学习目标知道基本

dianjun9551·2020-07-31 17:04

我理解的马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC,Markov Chain Monte Carlo）

本文是FromScratch:BayesianInference,MarkovChainMonteCarloandMetropolisHastings,inpython的阅读笔记马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC,MarkovChainMonteCarlo）的定义是：通过在概率分布中进行采样，估计给定观测数据下模型的参数。（MCMCisaclassoftechniquesforsamplingfroma

多读多写多思考·2020-07-31 11:34

写给小白看的马尔科夫链（Markov Chain）最佳入门教程

1什么叫马尔科夫链？讲马尔可夫链不得不提到随机过程，它本身就是随机过程课本中的重要内容，犹如牛顿定律在力学中的地位。那何为随机过程呢？我们知道，人类认知世界是从运动开始的，从宏观的天体运动到微观的分子运动，它都是一个“东西”随时间变化的过程，牛顿的出现，很好地体系化地解释了我们所熟悉的大部分运动，并赋能人类能够对一些运动进行准确计算并预测运动。但是世界上仍存在大量的非确定因素的“运动”过程，之所以

许进进·2020-07-31 11:17

解决 tcpdump 抓包时的丢包问题 - mptcp

-------------------------------------------begin#因为M8接收的数据(1238×1428÷1024=1726KB)mim-improved-mptcp-markov-f-xif-mdr

ztguang·2020-07-30 07:14

2018-3-22论文一种新型的智能算法--狼群算法（笔记三）算法的步骤+收敛性分析

https://wenku.baidu.com/view/e4f45d6c04a1b0717fd5ddaf.html算法的步骤：公式：上一笔记有记录初始化的数据以及表示：，，算法流程图算法收敛性分析：使用的是Markov

橘子甜不甜·2020-07-28 02:39

Hidden Markov and Maximum Entropy Models

Chapter6.HiddenMarkovandMaximumEntropyModels这篇文章是我在看SpeechandLanguageProcessingAnIntroductiontoNaturalLanguageProcessing,ComputationalLinguistics,andSpeechRecognition时，写的一些笔记。如果你也在看这本书，希望下面我所写的关于这一章的小

finder_cat·2020-07-27 22:15

土地利用转移矩阵制作

土地利用转移矩阵制作1马尔可夫模型（Markov）1.1马尔可夫模型马尔科夫模型（Markov）是俄国数学家安德烈·马尔科夫提出来的一种随机过程的研究，随机过程具有无后效性（即在系统状态转移过程中，系统将来的状态只与现在的状态有关

XiaoQingwaShine·2020-07-27 17:18

Hidden Markov Models学习笔记及Viterbi算法

HiddenMarkovModel由5个要素构成：1.N表示状态的集合。S={,,...,}，表示t时刻的状态；例如：人的健康状态有{'Health','Fever'}；2.M表示不同的观察符号的集合。V={,,...,}；例如：医生观察人的感觉有{'Normal','Cold','Dizzy'}；3.A表示状态转移概率集合。A={}，=P(=|=)，1i,jN；表示t-1时刻的状态转移到t时刻的

大肥猴·2020-07-16 00:47

Hidden Markov Models Forward Backward算法

HiddenMarkovModels的问题3是给定一个HMMs的模型和一个输出观察序列O，如何调整模型的参数使得产生这一序列的概率最大？我理解这就是一个机器学习的问题，因为有时候HMMs的模型我们是不知道的，我们随机得到一个初始的，通过训练数据进行HMMs模型的参数调整，最终学习出一个局部最优的HMMs（无法得到全局的最优，只能得到局部的最优）。解决的算法是Baum-Welch（即ForwardB

大肥猴·2020-07-16 00:14

AI学习笔记——MDP(Markov Decision Processes马可夫决策过程)简介

前面好几篇文章都在介绍强化学习（RL），以及强化学习的一些具体算法，但是强化学习中用到的最重要的理论MDP却还没提到。这篇文章就来说说MDP。讲MDP的文章和资料非常多，理论和数学公式也能轻易找到，所以本文并不是要严谨地推导MDP，而是想让读者感性地认识MDP以及它对强化学习的重要性。本文主要的参考资料来自于DavidSilver教授(DeepMind的创始人)在UCL的课程以及RichardS.

Hongtao洪滔·2020-07-16 00:41

R语言与Markov Chain Monte Carlo(MCMC)方法学习笔记(1)

蒙特卡洛方法被誉为20世纪最伟大的十大算法之一。它由美国拉斯阿莫斯国家实验室的三位科学家JohnvonNeumann,StanUlam和NickMetropolis于1946年提出。蒙特卡洛算法之所以那么有名，我的理解就是它利用随机模拟给出了一个十分普遍的求解许多问题近似解的办法。一个十分形象的例子是：在广场上画一个边长一米的正方形，在正方形内部随意用粉笔画一个不规则的形状，现在要计算这个不规则图

yujunbeta·2020-07-15 11:55

HMM（隐马尔科夫模型）在股票上的简单应用

马尔可夫链，因安德烈·马尔可夫（A.A.Markov，1856－1922）得名（就是下面这家伙），是指数学中具有马尔可夫性质的离散事件随机过程。

baskbeast·2020-07-14 08:00

基于Markov区制转换模型的股票波动分析

Python金融量化·2020-07-13 08:31

马尔科夫决策过程（Markov Decision Process）

马尔科夫决策过程（MDP）近期在接触强化学习的项目，在这里对学习的知识进行记录，希望可以持续下去介绍强化学习的相关知识。本人也是刚开始接触强化学习，所以有什么不对的地方，欢迎大家指正。概念马尔科夫决策过程是基于马尔科夫论的随机动态系统的最优决策过程。它是马尔科夫过程与确定性的动态规划相结合的产物，故又称马尔科夫型随机动态规划，属于运筹学中数学规划的一个分支。马尔科夫决策过程具有马尔可夫性（无后效性

一迩·2020-07-12 18:59

吉布斯采样（Gibbs Sampling）

具体地说， MCMC：Markov链

whitenightwu·2020-07-12 16:30

【论文阅读笔记】——GMNN: Graph Markov Neural Networks

ICML2019《GMNN:GraphMarkovNeuralNetworks》byMengQu,YoshuaBengio,JianTang，GNN工作的又一创新，将统计关系学习（SRL）和图神经网络（GNN）结合，该方法适用于图节点分类、节点关系分类，以及无监督的节点表示学习任务。原文地址：https://arxiv.org/abs/1905.06214v1引言现实社会的网络中，实体可以被看做一

梨大·2020-07-12 10:44

biosequence analysis using profile hidden Markov models（使用隐马尔可夫模型分析序列）

官方网址下载工具后，按照网站上提供的文件来安装HMMERisusedforsearchingsequencedatabasesforsequencehomologs,andformakingsequencealignments.ItimplementsmethodsusingprobabilisticmodelscalledprofilehiddenMarkovmodels(profileHMMs

Yaopufu·2020-07-11 00:04

PRML读书会第十三章 Sequential Data（Hidden Markov Models，HMM）

主讲人张巍（新浪微博:@张巍_ISCAS）软件所-张巍19:01:27我们开始吧，十三章是关于序列数据，现实中很多数据是有前后关系的，例如语音或者DNA序列，例子就不多举了，对于这类数据我们很自然会想到用马尔科夫链来建模：例如直接假设观测数据之间服从一阶马尔科夫链，这个假设显然太简单了，因为很多数据时明显有高阶相关性的，一个解决方法是用高阶马尔科夫链建模：但这样并不能完全解决问题：1、高阶马尔科夫

Nietzsche2015·2020-07-10 23:43

PRML读书会第十一章 Sampling Methods（MCMC， Markov Chain Monte Carlo，Metropolis-Hastings，Gibbs Sampling)

主讲人网络上的尼采（新浪微博:@Nietzsche_复杂网络机器学习）网络上的尼采(813394698)9:05:00今天的主要内容：MarkovChainMonteCarlo，Metropolis-Hastings，GibbsSampling，SliceSampling，HybridMonteCarlo。上一章讲到的平均场是统计物理学中常用的一种思想，将无法处理的复杂多体问题分解成可以处理的单体

Nietzsche2015·2020-07-10 23:10

马尔可夫链蒙特卡洛（Markov Chain Monte Carlo）

MCMC方法的许多应用是关于贝叶斯统计分析问题的，这些贝叶斯统计分析中常常需要计算后验分布的一些数字特征，如后验期望、后验方差、后验众数、后验分位数等。蒙特卡洛抽样方法\textbf{蒙特卡洛抽样方法}蒙特卡洛抽样方法设p(x∣θ)p(\boldsymbol{x}|\theta)p(x∣θ)表示样本的概率函数（或称为参数θ\thetaθ的似然函数),π(θ)\pi(\theta)π(θ)为θ\th

Xu_mWam·2020-07-09 02:57

Example 3 for Markov Chain -《双态机-Two-state machine》

Consideramachinethathastwostate,i.e.,upanddown.Theprobabilityofitisdownondayn+1whenitisupondaynisa,Theprobabilityofitisupondayn+1whenitisdownondaynisb,wherebothaandbrangein[0,1],andbothareindependento

yaliu_liu·2020-07-08 19:20

Example 4 for Markov Chain -《赌徒的下场-Gambler‘s Ruin》

Considertwogamblers,AandB,whohaveacombinedfortuneofndollars.Theybetonedollareachonthetossofacoin.Ifthecointurnsupheads,AwinsadollarfromB.Ifthecointurnsuptails,BwinsadollarfromA.Supposethesuccessivecoi

yaliu_liu·2020-07-08 19:20

数学建模四大模型总结

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1.5.1多维背包问题

li_wei_quan·2020-07-07 13:20

隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）

HMM和CRFHMM使用隐含变量生成可观测状态，其生成概率由标注集统计得到，是一个生成模型。其它常见的生成式模型有：Gaussian、NaiveBayes、Mixturesofmultinomials等。CRF就像一个反向的隐马尔可夫模型(HMM)，通过可观测状态判别隐含变量，其概率亦通过标注集统计得来，是一个判别模型。其它常见的判别式模型有：K近邻法、感知机、决策树、逻辑斯蒂回归模型、最大熵模型

Firework_han·2020-07-06 03:59

马尔可夫不等式 Markov's inequality

IfXisanynonnegativeintegrablerandomvariableanda>0,thenInthelanguageofmeasuretheory,Markov'sinequalitystatesthatif

andyyang0212·2020-07-04 11:02

Hidden Markov Models: Instructions

Assignmentinstructions:Youarefreetouseanyprogramminglanguageyouwish.ThesamplecodeisinPython,butyouwillnotneedtocallitfromyourcode.Youcanuseexternallibraries,butdonotuseNLPlibrariessuchasNLTK.Becareful

GarfieldEr007·2020-07-04 05:19

迷宫与寻路可视化（一）深度优先搜索构建迷宫（DFS算法）

深度优先搜素构建迷宫效果展示基本思想函数详解一、界面初始化二、画网格线以及迷宫三、画具体的一个迷宫单元格四、⭐️DFS算法五、画墙源码链接敬请期待：基于Astar和Markov算法的迷宫寻路效果展示基本思想不论是

Ace Cheney·2020-07-04 04:47

Pytorch学习笔记之语言模型（四）

在线版本请尝试.理论一句话出现的概率：根据条件概率定义，可以推导出因此Markov提出假设：每个单词只跟它之前的n个单词有关。

GTFQAQ·2020-07-02 01:47

Metropolis Hasting算法

主要原理是构造了一个精妙的Markov链，使得该链的稳态是你给定的概率密度。它的好处，不用多说，自然是可以对付数学形式复杂的概率密度。

flyingworm_eley·2020-07-02 00:30

哈佛邓云天：Cascaded Text Generation with Markov Transformers

不到现场，照样看最干货的学术报告！嗨，大家好。这里是学术报告专栏，读芯术小编不定期挑选并亲自跑会，为大家奉献科技领域最优秀的学术报告，为同学们记录报告干货，并想方设法搞到一手的PPT和现场视频——足够干货，足够新鲜！话不多说，快快看过来，希望这些优秀的青年学者、专家杰青的学术报告，能让您在业余时间的知识阅读更有价值。人工智能论坛如今浩如烟海，有硬货、有干货的讲座却百里挑一。“AI未来说·青年学术论

读芯术·2020-07-01 23:10

最优化模型

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组合优化经典问题多维背包问题(

HeartGo·2020-07-01 09:40

隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model）

隐马尔可夫模型（HMM）简述一下HMM：(参考资料：《统计学习方法》-李航)隐马尔可夫模型（HiddenMarkovModel，HMM）描述由隐藏的马尔可夫链随机生成观测序列的过程，属于生成模型。HMM是关于时序的概率模型，描述由一个隐藏的马尔可夫链随机生成不可观测的状态随机序列（状态序列），再由各个状态生成一个观测而产生的观测随机序列（观测序列）的过程。一堆拗口的术语？下边慢慢道来…马尔可夫过程

bineleanor·2020-06-30 11:40

史上最详细最容易理解的HMM文章

史上最详细最容易理解的HMM文章http://www.52nlp.cn/hmm-learn-best-practices-four-hidden-markov-modelswiki上一个比较好的HMM例子分类隐马尔科夫模型

juary_01·2020-06-29 19:04

S.P.随机过程的分类

S.P.随机过程的分类随机过程的增量正态过程例：分数Brown运动Markov过程平稳过程σ-代数流和适应过程鞅随机过程的增量这里把时间区间规定为左开右闭…其实有点疑惑…如果是离散型的随机变量，(-∞，

姚巨龙·2020-06-29 09:18

干货！隐马尔科夫模型

公式推导HmmlearnGaussianHMMGMMHMMMultinomialHMM股票走势预测特征准备建立模型可视化短线预测参考资料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

小詹学 Python·2020-06-29 00:26

Python中cProfile性能分析工具的使用

这里仅仅列出我用到的一些部分作为记录0-import几个库importcProfileimportpstats1-分析某条语句：#c_Markov=c_MarkovCreater(savefilename

黑色芒果·2020-06-27 01:43

整理一些Markov Random Field以及Graph Model的基础学习资料

最近对于MarkovRandomField等GraphModel有点兴趣，想系统学习一下这方面的知识。但是发现网上搜索的很多论文都是比较深入，不知道从何下手。下面是我收集到的一些不错的资料。1.首先是videolecture上的Prof.CharlesElkan在CIKM08tutorial(http://videolectures.net/cikm08_elkan_llmacrf)的video。

tangl_99·2020-06-26 17:24

模拟退火算法实例分析

wwwproxy.iwr.uni-heidelberg.de/groups/comopt/software/TSPLIB95/tsp/clearclca=0.99;%温度衰减函数的参数t0=97;tf=3;t=t0;Markov_length

乐清sss·2020-06-26 16:43

强化学习二：Markov Processes

强化学习二：MarkovProcesses一、前言在第一章强化学习简介中，我们提到强化学习过程可以看做一系列的state、reward、action的组合。本章我们将要介绍马尔科夫决策过程（MarkovDecisionProcesses)用于后续的强化学习研究中。二、马尔科夫过程（MarkovProcesses）2.1马尔科夫性首先，我们需要了解什么是马尔科夫性：当我们处于状态StSt时，下一时刻

SongOrz·2020-06-26 13:17

隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，HMM）

前言在李航的《统计学方法》第十章有对隐马尔科夫模型（HiddenMarkovModel，HMM）比较详细的介绍和推导公式，我参考公式结合中文分词应用实现了隐马模型观测序列的生成、前向算法、维特比算法。本文在此针对HMM模型在中文分词中的应用，讲讲实现原理。我尽可能的撇开公式，撇开推导。结合实际开源代码作为例子，争取做到雅俗共赏，童叟无欺。没有公式，就没有伤害。理解一个算法，我认为需要做到：会其意，

狮子座明仔·2020-06-26 09:45

数学建模常用模型23：马尔可夫预测方法

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。基本概

Halosec_Wei·2020-06-25 21:16

优化算法之模拟退火算法

模拟退火算法求解旅行商问题%{日期：20190912_ZD%}t0=clock;%计时Inter=1;%迭代次数初始化a=0.99;%温度衰减系数Ts=120;%初始温度Te=1;%截止温度T=Ts;Markov

等等登登-Ande·2020-06-25 09:33

从零学习Belief Propagation算法（一）

本系列文章将包含以下内容：必备的概率论基础从概率论到概率图模型Bayes网络Markov随机场因子图FactorGraphBeliefPropagation算法1.明确我们的目的地我们要学习的算法

icaoys·2020-06-25 01:07

自然语言处理笔记6-哈工大关毅

目录文章目录目录前言Markov模型1Markov模型2Markov模型3Markov模型4Markov模型（5）前言硕士生涯结束，开始专心做一件自己觉得有用的工具，先做工程，后搞理论。

Big_quant·2020-06-24 10:20

Tagging Problems and Hidden Markov Models

一，标注问题1，基本定义通常将源序列x1,x2,..,xnx1,x2,..,xn映射为标记序列y1,y2,...,yny1,y2,...,yn的问题，称为序列标注问题或者标注问题。序列对建模的任务就是从训练语料中学习一个函数可以将源序列映射为标记序列的函数。2，两个经典的标注问题（1）POStagging(词性标注)词性标注的难点在于：词性的歧义。罕见词的存在性，例如那些没在训练语料中出现的词语。

潜心修行的研究者·2020-06-23 12:10

【机器学习基本概念】马尔可夫链

马尔可夫链，因安德烈·马尔可夫（A.A.Markov，1856－1922）得名，是指数学中具有马尔可夫性质的离散事件随机过程。

魏晓蕾·2020-06-23 11:54

强化学习是人工智能的未来？

Markov决策过程是最知名的强化学习模型，强化学习教程也常以Markov决策过程作为起点。但是，强化学习并不只有Markov决策过程这一种模型。

CSDN资讯·2020-06-23 01:46

【ML】HMM与CRF：概率图模型比较、理论

目录前言原理1.Markov链简述2.generativemodel:HMMPr(X,Y)2.1HMM基础知识2.2词性标注问题3.discriminativemodel:CRF2.2统计概率图基础知识

AsanoKiri·2020-06-21 17:45

隐马尔科夫模型(HMM)

马尔科夫链马尔科夫链，因安德烈.马尔科夫（A.A.Markov，1856-1922）得名，是指数学中具有马尔科夫性质的离散事件随机过程。

~无关风月~·2020-06-21 15:47

推荐频道

Markov