markov

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 13:00

计算机视觉文献与代码资源

rbf/CVonline/unfolded.htm http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/CVentry.htm   李子青的大作： Markov
·2015-11-11 08:03

Some Interesting Papers from NIPS 2012

WarmuthPutting Bayes to sleepSome signals look sort of jump Markov — the distribution of the data changes
·2015-11-11 06:36

MC, MCMC, Gibbs採样 原理&实现（in R）

本文用讲一下指定分布的随机抽样方法：MC(Monte Carlo), MC(Markov Chain), MCMC(Markov Chain Monte Carlo)的基本原理，并用R语言实现了几个样例
·2015-11-11 04:00

计算机视觉文献与代码资源

rbf/CVonline/unfolded.htm http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/CVentry.htm   李子青的大作： Markov
·2015-11-11 04:14

Dynamic Power Management of Complex Systems Using Generalized Stochastic Petri Nets

得到的GSPN模型自动转换为等效的连续时间markov决策过程。由于延迟的
·2015-11-10 23:47

计算机视觉文献与代码资源

homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/unfolded.htm http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/CVentry.htm 李子青的大作： Markov
·2015-11-10 22:35

[报告]HDU 4418 Time travel

Abstract HDU 4418 Time travel 概率 Markov链 高斯消元   Body Source http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php
·2015-11-09 14:20

[研究总结]ACM中一类基于Markov链模型的期望问题

Abstract 本文要讨论的是一类期望问题的解，基于以下限制：1.状态空间为一有限集合S。2.转移F:S->S是从S到S的一个映射，且该映射存在环。或者说将S画做一张图，任一状态s∈S对应图中一个点，则F为图的一个有向边集，且该图存在环。3.转移的代价C(F)为一个常量c（通常c=1）。或者说对于上面的图，任一条边的权为c。4.求从某一状态ss至另一状态st的代价期望。  
·2015-11-09 14:03

《图像理解理论与方法》（3）

将非结构生成模型如随机上下文无关句法（SCFG）与描述性模型（MRF，Markov随机场、图模型）
·2015-11-08 10:44

从随机过程到马尔科夫链蒙特卡洛方法

Introduction 第一次接触到 Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 是在 theano 的 deep learning tutorial 里面讲解到的 RBM 用到了
·2015-11-08 10:38

Probabilistic Graphical Models-Markov Network(Pairwise MN| General Gibbs Distribution| CRF)

Pairwise Markov Network The normalized measure to get normalized probability distribution is called
·2015-11-07 13:59

Computational Methods in Bayesian Analysis

Computational Methods in Bayesian Analysis Computational Methods in Bayesian Analysis  【Markov
·2015-11-07 10:30

马尔可夫决策过程Markov Decision Process,MDP - Kintoki

Originalurl:http://www.tuicool.com/articles/b6BjAva1.马尔可夫模型的几类子模型我想大家一定听说过马尔科夫链(MarkovChain)， 搞机器学习的也都知 道隐马尔可夫模型(HiddenMarkovModel，HMM)。它们具有的一个共同性质就是马尔可夫性(无后效性)，也就是指系统 的下个状态只与当前状态信息有关，而与更早之前的状态无关。马尔可夫
junmuzi·2015-11-06 10:00

隐马尔可夫模型（HMM）攻略

http://blog.csdn.net/likelet/article/details/7056068 隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Model，HMM) 最初由 L.
·2015-11-05 08:29

从随机过程到马尔科夫链蒙特卡洛方法

Introduction 第一次接触到 Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 是在 theano 的 deep learning tutorial 里面讲解到的 RBM 用到了
·2015-11-02 16:00

HDU1204 糖果大战

 解：先设c=a+b；  r=q/p; 这个实际上是 Markov 过程（马
·2015-11-02 16:56

【cs229-Lecture16】马尔可夫决策过程

马尔科夫决策过程；Markov Decision Process（MDP） 价值函数；value function 值迭代；value iteration(算法，解决MDP) 政策迭代
·2015-11-01 14:04

GMM-HMM语音识别模型 原理篇

 什么是Hidden Markov Model？ HMM要解决的三个问题: 1) Likelihood 2) Decoding 3) Training 2. GMM是神马？
·2015-11-01 12:49

【cs229-Lecture20】策略搜索

本节内容： 1、POMDP； 2、Policy search算法：reinforced和Pegasus； 马尔科夫决策过程(Partially Observable Markov Decision
·2015-11-01 11:40

[循证理论与实践] Meta分析系列之五：贝叶斯 Meta 分析与 WinBUGS 软件

贝叶斯Meta分析（Bayesian Meta-Analysis）是近年来基于贝叶斯统计发展起来的一种新型的Meta分析方法，主要采用“马尔科夫链—蒙特卡罗”（Markov chain Monte Carlo
·2015-10-31 17:01

隐马尔科夫过程

在马尔科夫模型中，每个状态代表了一个可观察事件，所以，马尔科夫模型有时又称作可是马尔科夫(visible markov model, VMM),这在某种成都航限制了适应性。
·2015-10-31 16:27

几种不同程序语言的HMM版本

C语言版：1、 HTK（Hidden Markov Model Toolkit）：　　HTK是英国剑桥大学开发的一套基于C语言的隐马尔科夫模型工具箱，主要应用于
·2015-10-31 15:44

阿里巴巴笔试题-马尔科夫(HMM)的特征

Hidden Markov model (HMM) 一、马尔科夫转移矩阵法的涵义  单个生产厂家的产品在同类商品总额中所占的比率，称为该厂产品的市场占有率。
·2015-10-31 13:14

马尔科夫随机场（Markov Random Field)

马尔可夫随机场（Markov Random Field),它包含两层意思：一是什么是马尔可夫，二是什么是随机场。 马尔可夫过程可以理解为其当前的状态只与上一刻有关而与以前的是没有关系的。
·2015-10-31 09:54

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<[email protected]> 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
·2015-10-30 20:45

PRML读书会第十一章 Sampling Methods（MCMC， Markov Chain Monte Carlo，细致平稳条件，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：Markov Chain
·2015-10-30 20:45

隐马尔可夫模型HMM与维特比Veterbi算法（一）

）   主要内容： 1、一个简单的例子 2、生成模式（Generating Patterns） 3、隐藏模式（Hidden Patterns） 4、隐马尔可夫模型（Hidden Markov
·2015-10-30 11:10

目标检测“DPMs are CNNs”

DPMs是图形模型（Markov随机域），CNNs是”黑盒子”非线性分类器。
cv_family_z·2015-10-27 15:51

目标检测“DPMs are CNNs”

DPMs是图形模型（Markov随机域），CNNs是”黑盒子”非线性分类器。
cv_family_z·2015-10-27 15:00

统计学习方法笔记 -- 隐马尔可夫模型

红绿灯，一定是绿灯->红灯->黄灯，这样的状态序列 当然也有些不确定状态序列，比如 天气，今天是晴天，你不能确定明天也一定是晴天或雨天 于是我们用概率来表示这种不确定性，称为马尔可夫过程 (Markov
·2015-10-27 11:14

隐马可夫模型：探索看不到的世界的数学工具

这篇要讨论的可不是哲学议题，而是希望以一个“数学工具”的角度来看隐马可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）是什么，它的背后假设、长处与限制，以理解这样的工具可以拿来做什么用，而不是只与特定的应用绑在一起
·2015-10-27 11:23

开源密码破解工具 - Hashkill

Hashkill是一个开放源代码的Linux下的hash密码破解工具，它使用了OpenSSL，目前支持4种破解方法(字典、蛮力、混合、markov)和31种不同类型hash的插件(md5, sha1,
·2015-10-26 15:16

【算法学习】隐性马尔科夫模型学习（翻译自Wiki）

作者：gnuhpc 出处：http://www.cnblogs.com/gnuhpc/ 首先从最简单的离散Markov过程入手，我们知 道，Markov随机过程具有如下的性质：在任意时刻，从当前状态转移到下一个状态的概率与当前状态之前的那些状态没有关系
·2015-10-23 08:59

[论文笔记]Web service composition using markov decision processes (WAIM 2005)

Time Spended: 3.5 hours 本文使用MDP方法对WSC进行建模, (S3.2)讨论了如何对Sequential结构进行建模, (S3.3)进一步讨论如何对conditional/parallel/iterative 结构进行建模. (S4)中则介绍了两个求解MDP的经典算法backward recursive value iteration和forward value it
·2015-10-21 11:03

[收集]使用Markov Decision Processes方法的Web Service相关论文

(1) 以下是Web服务组合过程使用MDP Composing nested Web processes using hierarchical semi-Markov decision processes
·2015-10-21 11:03

论奋斗

Markov过程有一个关键的假设
cteng·2015-10-17 22:00

hdu 1204 糖果大战(概率问题 markov 过程)

题目：http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1204糖果大战TimeLimit:2000/1000MS(Java/Others)    MemoryLimit:65536/32768K(Java/Others)TotalSubmission(s):2529    AcceptedSubmission(s):882ProblemDescription生日
theArcticOcean·2015-09-06 16:00

隐马尔科夫模型（Hidden Markov Models）

隐马尔科夫模型HMM（HiddenMarkovModels）来源于现实社会的需求，它是为人们服务的，我们通常都习惯于寻找一个事物在一段时间内的变化规律，并能在特定情况下预测下一变化，比如预测天气等。当然HMM还有一些其他的应用，后面还会提到。既然HMM用处是具有实际意义的，那么下面我们来学习它。实际生活中，有的时候状态的转变是固定的，如红绿灯的变化规律，下一状态是已知的，这种模式叫确定性的生成模式
tiandijun·2015-08-29 23:00

马尔可夫链及吉布斯抽样 入门详解(Markov Chain Monte Carlo and Gibbs Sampling)

最近总结了下自己的笔记，发现原来自己还有这个东西，所以再次回顾了下，并简单做以下梳理，文章来自LDA-math-MCMC和GibbsSampling总结：MCMC能解决什么问题？怎样解决这样的问题？
coder_oyang·2015-07-28 15:00

马尔科夫网络

出处：http://blog.sina.com.cn/s/blog_54d222750101dgz2.html马尔可夫网络，（马尔可夫随机场、无向图模型）（Markov Random Field）       
weilianyishi·2015-06-12 20:00

隐马尔科夫学习四

出处：http://www.52nlp.cn/hmm-learn-best-practices-four-hidden-markov-models四、隐马尔科夫模型（HiddenMarkovModels
weilianyishi·2015-06-08 21:00

【转】Matlab的HMM(隐马尔可夫模型)相关函数介绍

变量说明：设有M个状态，N个符号Markov模型。TRANS：对应状态转
badboy_1990·2015-05-19 16:00

[置顶] 隐马尔科夫模型(Hidden Markov Models)之理解篇和证明篇

HiddenMarkovModels一：介绍（Introduction）     我们通常都习惯寻找一个事物在一段时间里的变化模式（规律），这些模式发生在很多领域，比如计算机中的指令序列，句子中的词语顺序和口语单词的因素修咧等等，事实上任何领域中的一系列事件都有可能产生有用的模式。    考虑一个简单的例子，有人试图通过一片海藻推断天气——民间传说告诉我们，湿透的海藻意味着潮湿阴雨（雨天），而干燥
wxcdzhangping·2015-01-07 11:00

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。
hanzihan123·2014-12-23 10:00

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(
u014600432·2014-12-10 21:00

让你真正理解HMM(Hidden Markov Model)的算法演示程序

HMM,隐Markov模型,在人脸,步态,语音识别等领域有着广泛的用途.通过以Javascript语言演示其使用方法,读者可方便地理解其计算过程(其实,并不难).理论就不讲解了,直接看计算过程:
alaclp·2014-11-28 03:00

Markov定位

一.Markov定位算法说明       Markov定位初始化时让所有位姿的置信度服从均匀分布，然后从里程计获得当前时刻与上一时刻的差值作为测量值。
shadow_guo·2014-11-18 09:00

Markov Model and Hidden Markov Model 简介和学习线路

微信公众号CodingRush，分享编程、算法、机器学习、数据挖掘、推荐系统、大数据计算框架等知识，欢迎扫码关注。MarkovModel马尔科夫模型是用来描述序列的性质的，在马尔科夫模型中有两个假设。1.在序列中，当前时刻状态只依赖于前一时刻的状态，也就是P(z(t)|z(t-1),z(t-2),...,z(1),z(0))=P(z(t)|z(t-1))。2.状态转移的分布不随时间的改变而改变，也
小小程序师·2014-11-04 11:19

Markov Model and Hidden Markov Model 简介和学习线路

微信公众号CodingRush，分享编程、算法、机器学习、数据挖掘、推荐系统、大数据计算框架等知识，欢迎扫码关注。MarkovModel  马尔科夫模型是用来描述序列的性质的，在马尔科夫模型中有两个假设。1.在序列中，当前时刻状态只依赖于前一时刻的状态，也就是P(z(t)|z(t-1),z(t-2),...,z(1),z(0))=P(z(t)|z(t-1))。2.状态转移的分布不随时间的改变而改变
geniusluzh·2014-11-04 11:00
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