Markov 第8页

从Logistic回归到神经网络的一点感悟

从Logistic回归到神经网络的一点感悟线性回归LinearRegression回归来源线性回归总结Gauss-Markov假设常见问题及解决办法感知机Perceptron定义

益者三友·2017-12-12 23:06

浅谈隐式马尔可夫模型 - A Brief Note of Hidden Markov Model (HMM)

IntroductionProblemFormulationBayesDecisionTheoryMarkovModelHiddenMarkovModelHMMProblemsandSolutionsEvaluationForwardAlgorithmBackwardAlgorithmDecodingViterbiAlgorithmTrainingBaum-WelchReestimationRef

止于至玄·2017-11-25 16:19

马尔可夫毯（Markov Blanket）

题目：马尔可夫毯（MarkovBlanket）最近接触到马尔可夫毯（MarkovBlanket）这个概念，发现网上资料不多，通俗易懂的解释甚少，查了一些资料后，决定写一个总结。提到马尔可夫毯，就会有一堆从名字上看很相近的概念，比如马尔可夫链（MarkovChain,MC）、隐马尔可夫模型（HiddenMarkovModel,HMM）、马尔可夫随机场（MarkovRandomField,MRF）等等

jbb0523·2017-11-02 14:02

隐马尔科夫(HMM)模型

HMM中hidden&Markov首先需要明

zxhohai·2017-10-17 21:23

Markov Chain Monte Carlo

转载至https://zhuanlan.zhihu.com/p/25610149[数据分析]MarkovChainMonteCarloMarkovChainMonteCarlo简称MCMC，是一个抽样方法，用于解决难以直接抽样的分布的随机抽样模拟问题。在基础概率课我们有学过，已知一个概率分布函数F(X)，那么用电脑产生服从Uniform分布的随机数U，代入，那么就是服从F(X)的随机变量。这个方法

漫流小溪·2017-10-17 20:14

HMM隐马尔科夫算法(Hidden Markov Algorithm)初探

1.HMM背景0x1：概率模型-用概率分布的方式抽象事物的规律机器学习最重要的任务，是根据一些已观察到的证据（例如训练样本）来对感兴趣的未知变量（例如类别标记）进行估计和推测。概率模型（probabilisticmodel）提供了一种描述框架，将学习任务归结于计算未知变量的概率分布，而不是直接得到一个确定性的结果。在概率模型中，利用已知变量推测未知变量的分布称为“推断（inference）”，其核

郑瀚Andrew.Hann·2017-10-14 22:00

Hidden Markov Model (HMM)定义

隐马尔可夫模型（HiddenMarkovModel，HMM）是统计模型，它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。然后利用这些参数来作进一步的分析，例如模式识别。在正常的马尔可夫模型中，状态对于观察者来说是直接可见的。这样状态的转换概率便是全部的参数。而在隐马尔可夫模型中，状态并不是直接可见的，但受状态影响的某些变量则是可见的。每一个状态在可能输出

chaaffff·2017-09-18 09:02

HMM隐马尔可夫模型

HMM基本原理Markov链：如果一个过程的“将来”仅依赖“现在”而不依赖“过去”，则此过程具有马尔可夫性，或称此过程为马尔可夫过程。马尔可夫链是时间和状态参数都离散的马尔可夫过程。

Bottle丶Fish·2017-07-27 22:00

HMM隐马尔可夫模型

HMM基本原理Markov链：如果一个过程的“将来”仅依赖“现在”而不依赖“过去”，则此过程具有马尔可夫性，或称此过程为马尔可夫过程。马尔可夫链是时间和状态参数都离散的马尔可夫过程。

Bottle丶Fish·2017-07-27 22:00

NLP —— 图模型（一）隐马尔可夫模型（Hidden Markov model，HMM）

本文简单整理了以下内容：（一）贝叶斯网（Bayesiannetworks，有向图模型）简单回顾（二）隐马尔可夫模型（HiddenMarkovmodel，HMM）写着写着还是写成了很规整的样子。以后可能会修改。（一）贝叶斯网简单回顾图模型（PGM）根据边是否有向，可以分为有向图模型和无向图模型。待补充……（二）隐马尔可夫模型隐马尔可夫模型（HiddenMarkovmodel，HMM）属于生成式模型，

Determined22·2017-05-30 16:00

一个隐马尔科夫模型的应用实例：中文分词

这类问题可以用Markov模型来描述。进一步，如果我们并不知道今天的天气属于什么状况，我们只知道今明后三天的水藻的

aliceyangxi1987·2017-05-02 11:00

Markov Decision Process 马尔可夫决策过程

在概率论和统计学中，马尔可夫决策过程提供了一个数学架构模型，用于面对部分随机、部分可由决策者控制的状态下，如何进行决策，以俄罗斯数学家安德雷·马尔可夫的名字命名。0.引例假设我们有一个机器人处于状态s1，它有多种动作选择可以到达终止状态st，但是执行每个动作所带来的收益不一样。这时，我们需要做一个算法来帮助机器人选择动作序列，来保证到达终止状态st时收益最高，这时就需要马尔可夫决策过程了。⋆⋆⋆a

裂空大龙·2017-04-28 09:02

3 有限马尔可夫决策过程（Finite Markov Decision Processes）

【上一篇2从Multi-armBandits问题分析-RL进阶】【下一篇4动态编程（DynamicProgramming,DP）】本次总结中的1-4小节主要介绍了增强学习中的一些重要的概念，如：Goals、Rewards、Returns、Episode等，第5小节介绍了MarkovProperty，第6小节介绍了MarkovDecisionProcesses，第7、8小节介绍了RL中的ValueF

cute_Lily·2017-03-05 20:21

hdu1204(Markov过程，赌徒输光问题变形)

题目链接：糖果大战回到本题：本题是赌徒问题的变形，增加了平局的情况，设f(i)是从状态i出发到达n+m状态先于到达0状态的概率考虑从i出发后移动一步后的情况，以概率p(1-q)移动到j+1的假设下，到达n+m的概率为f(i+1)同理，以概率q(1-p)移动到j-1的前提下，到达n+m的概率是f(i-1)如果两人是平局，以概率1-p(1-q)-q(1-p)在点i，到达n+m的概率就是f(i)全概率公

pmt123456·2016-12-09 20:34

隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，HMM）

隐含状态（骰子）之间存在转换概率（transitionprobability）隐含状态和可见状态之间有一个概率叫做输出概率（emissionprobability）(1)问题1知道骰子有几种（隐含状态数量），每种骰子是什么（转换概率），根据掷骰子掷出的结果（可见状态链），我想知道每次掷出来的都是哪种骰子（隐含状态链）。Viterbialgorithm求空白处？算法：1对应的最大概率骰子序列就是D4

drbinzhao·2016-10-13 15:18

隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model)

最近在拜读李航老师的《统计学习方法》一书，由于前面有些基础，所以对于前9章的学习感觉并不吃力。但是，当学习到第10-11章之后，倍感吃力。标注问题是对我来说是个比较新鲜的问题，只知道是用在自然语言识别上的方法，具体的并不了解。一开始一直纠结在对下个单词的预测上，实则不是，标注问题根本解决的是对一个自然语句进行词性的标注。隐马尔可夫模型(HiddenMarkovModel,HMM)相对比较容易理解，

坚持做工程的在读女博士·2016-10-01 20:27

[综]隐马尔可夫模型Hidden Markov Model (HMM)

http://www.zhihu.com/question/20962240 YangEninala杜克大学生物化学博士线性代数收录于编辑推荐 •2216 人赞同×××××11月22日已更新×××××隐马尔可夫（HMM）好讲，简单易懂不好讲。我认为 @者也的回答没什么错误，不过我想说个更通俗易懂的例子。我希望我的读者不是专家，而是对这个问题感兴趣的入门者，所以我会多阐述数学思想，少写公式。霍金

编著人·2016-09-28 16:00

用于时序数列预测的 Elman神经网络

最近一直在做时序数列预测的东东，因为数据本身的特点想到了MarKov算法，但效果并不理想，后来想到了ARIMA（自回归差分滑动平均算法），一.ARIMA算法其形式分为AR、MA、ARMA，其核心意义，是确定当前数据与过去几天数据之间有相互的关系

coder_oyang·2016-09-09 16:57

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l多维背包

大师的看了哈四点·2016-08-09 11:28

机器学习 Hidden Markov Models 1

Introduction通常，我们对发生在时间域上的事件希望可以找到合适的模式来描述。考虑下面一个简单的例子，比如有人利用海草来预测天气，民谣告诉我们说，湿漉漉的海草意味着会下雨，而干燥的海草意味着会天晴，而如果海草不是很湿也不是很干燥，比如潮湿的状态，那么我们恐怕很难断定天气会怎样，可能下雨也可能天晴，我们或许可以根据昨天的天气来进行判断，根据昨天的天气和今天海草的状态，或许可以有一个更好的预测

shinian1987·2016-07-09 10:00

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。

lihaitao000·2016-05-13 10:00

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·2016-04-22 11:00

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

Ricequant·2016-04-06 21:09

记录点隐马尔科夫模型(Hidden Markov Models)的点滴

因为之前HMM、最大熵、CRF接触比较少，所以最近想弥补一下这方面的知识。有没有用HMM进行自动谱曲的？自动预测最优美的谱子出来听一听，有空我弄一个看看效果，哈哈。这两天看完了52NLP上关于马尔科夫模型(HiddenMarkovModels)的由浅入深以及coding部分的讲解，还有HMM在习性标注的几篇文章，瞬间把朴素的HMM从不懂到能够掌握90%的样子。十分感谢无私分享的人们，想想人家三四个

qqh19910525·2016-04-06 15:00

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·2016-03-15 15:00

Superpixel Based RGB-D Image Segmentation Using Markov Random Field——阅读笔记

1、基本信息题目：使用马尔科夫场实现基于超像素的RGB-D图像分割；作者所属：FerdowsiUniversityofMashhad（Iron）发表：2015InternationalSymposiumonArtificialIntelligenceandSignalProcessing(AISP)关键词：微软Kinect传感器；RGB-D图像分割；MRF；法向量2、摘要针对问题：能量最小化；使用

韧还·2016-03-07 16:00

Superpixel Based RGB-D Image Segmentation Using Markov Random Field——阅读笔记

1、基本信息题目：使用马尔科夫场实现基于超像素的RGB-D图像分割；作者所属：FerdowsiUniversityofMashhad（Iron）发表：2015InternationalSymposiumonArtificialIntelligenceandSignalProcessing(AISP)关键词：微软Kinect传感器；RGB-D图像分割；MRF；法向量2、摘要针对问题：能量最小化；使用

韧还·2016-03-07 16:00

概率图模型笔记(6)——Markov Network Fundamentals

6.1PairwiseMarkovNetworks6.1.1马尔科夫网络：一个节点之间的联系是无向边的网络，每一条边代表一个因子Φ(Xi,Xj)。6.1.2联合分布如自然连接一样把两个有共同点的边按照共同点的统一属性对应的因子做乘积。6.1.3因子的边缘分布划掉其他因子，剩下因子综合起来即剩下因子的边缘分布。因子的边缘分布可能会被其他更强力的因子淹没掉。6.2GeneralGibbsDistrib

u010366427·2016-01-25 23:00

机器学习-隐马尔可夫模型(Hidden Markov Modelle)

看到这里发现前面看过的已经全部忘记了，好大的一种做死的感觉啊。不知为什么自从开始写这个以来，随着书写数量的增加，产生了越来越多的不满。总之就是很不爽啊。大纲动机离散的马尔可夫过程隐马尔可夫模型三个基本的问题对应的策略实际例子：跳定了动机现实世界中获得的信息有可能是受干扰的同时也可能含有非确定性的信息使用信息的概率模型，比如马尔可夫模型，可以很好的完成以下任务//已弄不清楚前后有什么关系了？？？？信

Teufel_Huang·2016-01-21 03:00

A Tutorial on Hidden Markov Models and Selected Applications in Speech Recognition(第二部分翻译)

2.离散马尔可夫过程考虑这样一个系统，这个系统在任何时刻都处在某一状态，这个状态属于包含N个状态的状态集合，这N个不同的状态分别是S1,S2...,SN，该系统用图1表示如下（为了简化，N等于5）：图1有个五个状态（被标识为S1到S5）并标有状态转移的一个马尔可夫链。在任何时间点，系统都经历一次状态改变（可能变为相同的状态），状态的改变根据与这个状态相关联的一个状态转移概率集合发生。我们把与状态改

l294265421·2016-01-17 15:00

A Tutorial on Hidden Markov Models and Selected Applications in Speech Recognition(第一部分翻译)

尽管隐含马尔可夫模型（或者成为马尔可夫源）的统计方法是在二十世纪六十年代末七十年代初被介绍和研究的，但是在最近几年才变得越来月流行。它变得流行有两个原因。第一，它的数学结构是非常强大的（rich），因此可以形成它在大范围应用中使用的理论基础。第二个原因是，当被合理使用时，它在几个重要应用中表现良好。在这篇论文中，我们将回顾这个统计模型的理论方面，以及它是如何被应用在语音识别方面的。1.介绍真实世界

l294265421·2016-01-11 19:00

二维有限格点上的随机行走

首先抽样过程中满足细致平衡，因为我们在撞墙的时候进行了REJECT，算法中隐含的Markov转移矩阵显然也是各态遍历的，所以最终得到均匀分布并不奇怪。%rand

ch3cooh·2015-12-22 17:00

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 HMM

u014437511·2015-12-04 14:00

A continuous relaxation labeling algorithm for Markov random fields

马尔科夫随机场连续的松弛标记算法该算法两个优点：多重线性结构：使得松弛算子可以允许简单的必要的和足够的收敛条件的推导。局部最优松弛标记法（Relaxationlabeling）：首先给一个图的每个节点赋予一个随机的标记，然后通过迭代的方式更新标记直至标记不再改变算法结束（每个节点更新的依据是其邻居节点，所以这种更新是局部的）。松弛标记法可以分为两种：离散的：为每个节点分配一个标记。连续的：为每个节

zm714981790·2015-12-01 09:00

机器学习笔记_回归_1:线性回归

线性回归的定义回归：变量间的统计关系古典回归模型的假设1.解释变量x1,⋯,xp是非随机变量，对应的观测值是常数2.等方差，且不相关（Guass-Markov）：{E(ϵi)cov(ϵi,ϵj)=0=σ2

mijian1207mijian·2015-11-21 15:00

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HMM(隐马尔科夫模型)是自然语言处理中的一个基本模型

GarfieldEr007·2015-11-18 13:00

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。它的优点，不用多说，自然是能够对付数学形式复杂的概率密度。

·2015-11-13 18:31

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。它的优点，不用多说，自然是能够对付数学形式复杂的概率密度。

·2015-11-13 18:02

CPU的物理限制

Quote from Solidot 密歇根大学的Igor Markov在上周的《自然》期刊上发表了一篇文章，谈论了CPU面临的基本物理限制。

·2015-11-13 10:11

隐马尔可夫模型（HMM）

转自：http://blog.csdn.net/likelet/article/details/7056068 隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Model，HMM) 最初由

·2015-11-13 10:55

生成模型（Generative Model）Vs 判别模型（Discriminative Model）

概率图分为有向图（bayesian network）与无向图（markov random filed）。

·2015-11-13 08:22

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。它的优点，不用多说，自然是能够对付数学形式复杂的概率密度。

·2015-11-13 06:31

传说中的Markov"不过如此”

　　因为看一篇题为 Passive Measurement of Interference in WiFi Network with Application in Misbehavior Detection的文章，学习了马尔科夫模型。之前一直主观觉得马尔科夫模型太难，看过之后其实不过如此，恰恰相反，这个模型本身还简化了原本复杂的概率网络。《模式识别》对马尔科夫和隐马尔可夫介绍得非常详尽易懂。马尔科

·2015-11-13 05:13

第一篇待修改

eye 单位矩阵 zeros 全零矩阵 ones 全1矩阵 rand 均匀分布随机阵 genmarkov 生成随机Markov矩阵 linspace 线性等分向量 logspace 对数等分向量 logm

·2015-11-13 03:29

线性代数矩阵论——特征值特征向量相似矩阵应用示例

天气Markov链的稳定状态设一个地区的天气状态为晴、阴、雨三种状态，今天天气状态出现的概率为向量，其中，，分别是今天出现晴、阴、雨的概率。

·2015-11-13 03:20

吸收马尔可夫链

如果一个马尔可夫链中至少包含一个吸收状态，并且从每一个非吸收状态出发，都可以到达某个吸收状态，那么这个马尔可夫链称为吸收马尔可夫链（Absorbing Markov Chains）[1]。

·2015-11-12 16:30

马尔可夫链

原文：http://blog.sina.com.cn/s/blog_5398194701011yv6.html 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

·2015-11-12 11:30

Hidden Markov Model Toolbox for Matlab

官网：http://www.cs.ubc.ca/~murphyk/Software/HMM/hmm.html Download Click here. Unziping creates a directory called HMMall, which contains 4 subdirectories. Installation Assuming you unzip it to C:

·2015-11-12 11:49

隐马尔科夫模型(Hidden Markov Models)

链接汇总 http://www.csie.ntnu.edu.tw/~u91029/HiddenMarkovModel.html 演算法笔记 http://read.pudn.com/downloads133/doc/fileformat/568756/HMM-DL.pdf本文讲述了 HMM原理，方法，典型应用 http://www.cnblogs.com/tsingke/p/3923169.

·2015-11-12 11:44

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。它的优点，不用多说，自然是能够对付数学形式复杂的概率密度。

·2015-11-11 19:56

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