首页 > TAG信息列表 > 马尔可夫

机器学习：概率图模型

1、基本概念 概率图模型（probabilistic graphical model）是一类用图结构来表达各属性之间相关关系的概率模型， 一般而言：图中的一个结点表示一个或一组随机变量，结点之间的边则表示变量间的相关关系，从而形成了一张“变量关系图”。 概率图模型分为贝叶斯网络（Bayesian Network）和马尔可夫

【视频】随机波动率SV模型原理和Python对标普SP500股票指数时间序列波动性预测

全文链接：http://tecdat.cn/?p=22546  原文出处：拓端数据部落公众号  相关视频： 随机波动率SV模型原理和Python对标普SP500股票指数时间序列波动性预测 什么是随机波动率？ 随机波动率 (SV) 是指资产价格的波动率是变化的而不是恒定的。  “随机”一词意味着某些变量是随机确定的

【视频】马尔可夫链原理可视化解释与R语言区制转换MRS实例|数据分享

原文链接：http://tecdat.cn/?p=12280 原文出处：拓端数据部落公众号 马尔可夫链是从一个“状态”（一种情况或一组值）跳到另一个“状态”的数学系统。本文介绍了马尔可夫链和一种简单的状态转移模型，该模型构成了隐马尔可夫模型（HMM）的特例。从应用的角度来看，这些模型在评估经济/市场状态

【视频】马尔可夫链蒙特卡罗方法MCMC原理与R语言实现|数据分享

原文链接：http://tecdat.cn/?p=2687 原文出处：拓端数据部落公众号 在贝叶斯方法中，马尔可夫链蒙特卡罗方法尤其神秘。它们肯定是数学繁重且计算量大的过程，但它们背后的基本推理，就像数据科学中的许多其他东西一样，可以变得直观。这就是我的目标。 相关视频：马尔可夫链蒙特卡罗方法MCMC

自然语言处理(八) 条件随机场(仅基础)

条件随机场 目录条件随机场概率无向图模型 条件随机场 (conditional random field, CRF) 是给定一组随机变量\(\mathbf{X}\)条件下，另一组随机变量\(\mathbf{Y}\)的条件概率分布模型。并假设随机变量\(\mathbf{Y}\)构成马尔可夫随机场（稍后介绍）。一般在NLP中，特别是在标注、分词、命

最小二乘法——高斯-马尔可夫定理的证明，无偏估计、求系数的方差

目录 前言相关证明无偏估计系数的标准差 高斯-马尔可夫定理的优点同局限性 前言 最小二乘法(least squares)是我们很早就就接触过的一类方法，是广义线性回归的特殊情形——即一元线性回归。本文将假设误差遵从高斯——马尔可夫假设，证明为什么在该假设下，最小二乘法求得的系

马尔可夫链

马尔可夫过程指一种状态变化（转移）的过程，在这种状态变化过程中，下一状态出现的概率只与当前所处的状态有关，与过去的状态无关。 马尔可夫过程可以分为三类： 马尔可夫链：时间、状态都是离散的连续时间马尔可夫链：时间连续、状态离散的马尔可夫链马尔可夫过程：时间、状态都是离散的 这里主

HMM 隐马尔可夫模型 MATLAB

HMM 隐马尔可夫模型 Intro 维基百科定义：隐马尔可夫模型用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程，而马尔可夫过程是是一个具备了马尔可夫性质的随机过程，当一个随机过程在给定现在状态及所有过去状态情况下，其未来状态的条件概率分布仅依赖于当前状态；换句话说，在给定现在状态时，它与

拓端tecdat|python贝叶斯随机过程：马尔可夫链Markov-Chain，MC和Metropolis-Hastings，MH采样算法可视化

原文链接：http://tecdat.cn/?p=25428 原文出处：拓端数据部落公众号 介绍 本文，我们说明了贝叶斯学习和 计算统计一些结果。       from math import pi   from pylab import * 马尔可夫链的不变测度 考虑一个高斯 AR(1) 过程， ， 其中  是标准高斯随机变量的独立同分布

统计学习方法--隐马尔可夫模型

1.隐马尔可夫模型简介 隐马尔可夫模型由一个状态序列，一个观测序列组成，其中状态序列是不可观测的，因此叫做隐马尔可夫模型（HMM）。 几个重要的参数：Q,V,A,B,O, π \pi π, Q是所有可能出现的状态

BUAA_概率统计_Chap12_马尔可夫链

第十二章 马尔可夫链 12.1 马尔可夫链的定义 12.1.1 定义 设随机过程 \(\{X(t), t \in T\}\) 的状态空间 \(S\) 是有限集或可列集，对任意正整数 \(n\)，对于 \(T\) 内任意 \(n+1\) 个状态参数 \(t_1<t_2<...<t_n<t_{n+1}\) 和 \(S\) 内任意 \(n+1\) 个状态 \(j_1, j_2, ..., j_n, j_{

维特比算法和隐马尔可夫模型的解码

一、概述   维特比算法是安德鲁.维特比(Andrew Viterbi)于1967年为解决通信领域中的解码问题而提出的，它同样广泛用于解决自然语言处理中的解码问题，隐马尔可夫模型的解码是其中典型的代表。无论是通信中的解码问题还是自然语言处理中的解码问题，本质上都是要在一个篱笆网络中寻找

隐马尔可夫模型 (hidden Markov model, HMM)

本文为《统计学习方法》的读书笔记 目录 隐马尔可夫模型的基本概念隐马尔可夫模型的定义观测序列的生成过程隐马尔可夫模型的 3 个基本问题 概率计算算法直接计算法前向算法 (forward algorithm)后向算法 (backward algorithm)一些概率与期望值的计算 学习算法监督学习方法

马尔可夫模型 Markov Model

1.一次性弄懂马尔可夫模型、隐马尔可夫模型、马尔可夫网络和条件随机场！_ITPUB博客文章目录1. 马尔可夫网络、马尔可夫模型、马尔可夫过程、贝叶斯网络的区别2. 马尔可夫模型2.1 马尔可夫过程3. 隐马尔可夫模型(HMM)3.1 隐马尔可夫三大问题3.1.1 第一个问题解法3.1.2 第二个问题

HMM隐马尔可夫模型进行中文文本分词

文章目录 一、HMM简述1.引入2.隐马尔科夫模型（1）定义（Definition of a hidden Markov model）（2）应用 3.前向算法（了解）4. 维特比算法5.前向-后向算法（了解） 二、使用HMM进行文本分类1.问题分析2. 代码流程 三、总结1.模型2.算法 三、总结1.模型2.算法 四、源码 一、HMM简述 1.引入

【自然语言处理】hmm隐马尔可夫模型进行中文分词 代码

本文摘要 · 理论来源：【统计自然语言处理】第七章 自动分词；【统计学习方法】第十章 隐马尔可夫模型 · 代码目的：手写HMM进行中文分词 作者：CSDN 征途黯然. 一、数据集   数据集的形式如下： 新 B 华 M 社 E 北 B 京 E 二 B 月 E 十 B 二 M 日 E 电 S 中 B 国 E 十 B 四

连续时间的马尔可夫链

定义1：设随机过程 { X ( t ) , t

机器学习从入门到死亡(下)

机器学习 六、经典机器学习方法1. 支持向量机（Support Vector Machines）1.1 支持向量机的简介和由来1.2 支持向量机的数学原理1.3 支持向量机的优缺点1.4 支持向量机在python中的分类应用1.5 支持向量机在python中的回归应用 2. 隐式马尔可夫链（Hidden Markov Model）2.1 序列数

二、强化学习—马尔可夫决策过程、贝尔曼方程推导

二、强化学习—马尔可夫决策过程 文章目录 二、强化学习—马尔可夫决策过程1. Markov Process马尔科夫过程2. Markov Reward Process马尔科夫奖励过程(MRP)2.1 回报和价值函数2.2 贝尔曼方程 3. Markov Decision Process马尔科夫决策过程(MDP)思考总结 1. Markov Proces

专为程序员设计的数学课

程序员的数学：微积分 程序员的数学：线性代数 程序员的数学：概率统计 程序员的数学：优化理论 程序员的数学：马尔可夫过程 程序员的数学：线性代数 程序员的数学：概率统计 程序员的数学：优化理论 程序员的数学：马尔可夫过程

【机器学习笔记十一】 条件随机场（CRF）

一、基本定义 条件随机场（CRF）是给定一组输入随机变量条件下另一组输出随机变量的条件概率分布模型，其特点是假设输出随机变量构成马尔可夫随机场。 概率无向图模型：又称为马尔可夫随机场，是一个可以由无向图表示的联合概率分布。 图是由结点及连接节点的边组成的集合，无向图是指边

stata马尔可夫Markov区制转移模型分析基金利率

原文链接：http://tecdat.cn/?p=19611   过程会随着时间的推移而发展，结果会发生变化。 考虑一下经济衰退和扩张。在衰退开始时，产出和就业率下降并保持较低水平，然后，产出和就业率增加。从统计上讲，均值，方差和其他参数在各个状态之间都在变化。我们的问题是估计方案何时更改以及与每个

matlab如何滤除低频尖峰脉冲

原文链接：http://tecdat.cn/?p=7004   有时，数据会出现不必要的瞬态或尖峰。中值过滤是消除它们的方式。 在存在60 Hz电源线噪声的情况下，考虑模拟仪器输入端的开环电压。采样率为1 kHz。 fs = 1000; t =（0：numel（openLoopVoltage） - 1）/ fs; 通过在随机点添加随机符号的瞬变来破坏信

R语言连续时间马尔可夫链模拟案例 Markov Chains

原文链接：http://tecdat.cn/?p=4182   案例 一个加油站有一个加油桩，没有空间供车辆等待（如果车辆到达，加油桩被占用，它就会离开）。车辆到达加油站的速率服从泊松过程λ=3/20每分钟，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，服务速率为汽车

R语言MCMC:Metropolis-Hastings采样用于回归的贝叶斯估计

原文链接：http://tecdat.cn/?p=19664    MCMC是从复杂概率模型中采样的通用技术。 蒙特卡洛 马尔可夫链 Metropolis-Hastings算法 问题 如果需要计算有复杂后验pdf p（θ| y）的随机变量θ的函数f（θ）的平均值或期望值。   您可能需要计算后验概率分布p（θ）的最大值。   解决期