隐马尔科夫模型

最新推荐文章于 2024-07-16 18:07:09 发布
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博客主要围绕隐马尔科夫模型展开，包含对其概念的理解以及公式的推导，还提及了其他博客相关内容，聚焦于信息技术领域中隐马尔科夫模型这一重要知识点。
HMM（隐马尔科夫模型）在股票上的简单应用
baskbeast的专栏
04-22 4万+
今天我们来介绍一下HMM（隐马尔科夫模型）在股票上的简单应用。 隐马尔科夫模型，乍一听起来好高端，完全不知道是什么鬼，那么就让我们退一步，先看看马尔科夫链。 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。在给定当前知识或信息的情况下，过去（即当前以前的历史状态）对于预测将来（即当前以后的未来状态）
精选资源
隐马尔科夫模型(HMM)的MATLAB程序和工具箱
09-23
隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，简称HMM）是一种统计建模方法，尤其在自然语言处理、语音识别、生物信息学等领域有广泛应用。HMM的核心思想是假设观察序列是由不可见的状态序列生成的，而这些状态遵循...
用隐马尔科夫模型来预测股价走势
Python中文社区
08-08 3004
一、初识HMM隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，简称HMM）是用来描述隐含未知参数的统计模型，HMM已经被成功于语音识别、文本分类、生物信息科学、故障诊断和寿命预测...
HMM隐马尔科夫模型及股票预测
kooerr的博客
12-17 1263
隐马尔科夫模型是自然语言处理中很重要的一种算法。在此之前，我们首先给大家介绍马尔科夫链。马尔科夫链，因安德烈·马尔科夫得名，是指数学中具有马尔科夫性质的离散事件的随机过程。在给定当前知识或信息的情况下，过去对于预测未来是无关的。每个状态的转移只依赖于之前的N个状态，这个过程被称为1个n阶的模型。其中n是影响转移状态的数目。最简单的马尔科夫过程就是一阶过程，每一个状态的转移只依赖于其之前的哪一个状态。用数学的表达式表示就是如下所示：假设天气服从马尔科夫链：转移矩阵。
R语言隐马尔可夫模型HMM识别股市变化分析报告
拓端研究室TRL
11-28 446
了解不同的市场状况如何影响您的策略表现可能会对您的收益产生巨大的影响。最近我们被客户要求撰写关于HMM的研究报告，包括一些图形和统计输出。某些策略在波动剧烈的市场中表现良好，而其他策略则需要强劲而平稳的趋势，否则将面临长时间的下跌风险。搞清楚什么时候开始或停止交易策略，调整风险和资金管理技巧，甚至设置进入和退出条件的参数都取决于市场“状态”或当前的情况。马尔可夫链原理可视化解释与R语言区制转换Markov regime switching实例，时长07:25。
R语言隐马尔可夫模型HMM识别不断变化的市场条件
拓端研究室TRL
11-28 475
了解不同的市场状况如何影响您的策略表现可能会对您的收益产生巨大的影响。最近我们被客户要求撰写关于隐马尔可夫模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。某些策略在波动剧烈的市场中表现良好，而其他策略则需要强劲而平稳的趋势，否则将面临长时间的下跌风险。搞清楚什么时候开始或停止交易策略，调整风险和资金管理技巧，甚至设置进入和退出条件的参数都取决于市场“状态”或当前的情况。马尔可夫链原理可视化解释与R语言区制转换Markov regime switching实例，时长07:25。
隐马尔科夫模型HMM
诸神缄默不语的博客
10-18 1198
本文介绍隐马尔科夫模型HMM
隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model, HMM）
...
07-16 901
隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model, HMM）是一种统计模型，用来描述一个含有未知参数的马尔科夫过程。它在语音识别、自然语言处理、生物信息学等领域有着广泛应用。谱学习算法在HMM的学习中提供了一种替代传统的Baum-Welch算法（即EM算法的特例）的方法，这种方法可以避免局部最优的问题。
隐马尔科夫模型基础
joey_hu0922的博客
04-06 8977
隐马尔科夫模型基础
基于隐马尔科夫模型的中文分词研究_魏晓宁1
08-04
【隐马尔科夫模型(HMM)的应用】在中文分词中，HMM模型可以用来估计词语出现的概率，通过Viterbi算法或N-最短路径方法寻找最可能的分词结果。HMM的层叠形模型（CHMM）进一步增强了分词的准确性，通过多层结构处理复杂...
精选资源
隐马尔科夫模型.zip_python_机器学习_隐马尔科夫_隐马尔科夫模型_马尔科夫
07-14
机器学习 李航统计学习 隐马尔科夫模型代码实现
基于隐马尔科夫模型的居民用电行为识别方法
09-17
隐马尔科夫模型是一种统计模型，能够用来描述含有隐含未知参数的马尔科夫过程，其在时间序列分析中尤为有用，尤其适合用来分析那些具有内在状态变化的随机过程。在居民用电行为识别领域，隐马尔科夫模型能够对家庭中...
lenz0a89.gsd Lenze E84AYCPM gsd
12-05
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【大厂+2025】500+真题考点合规备考双通！.zip
12-05
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【微服务架构】基于Spring Cloud Alibaba的秒杀系统设计：高并发场景下库存超卖与分布式事务解决方案
12-05
内容概要：本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程，涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题，采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性，并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理，利用Seata处理跨服务分布式事务，结合RabbitMQ实现异步下单，提升系统吞吐能力。同时，项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排，集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系，构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群：具备Java基础和Spring Boot开发经验，熟悉微服务基本概念的中高级研发人员，尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者；适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师； 使用场景及目标：①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目；②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案；③实践分布式事务（Seata）、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用；④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地； 阅读建议：建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践，重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分，结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理，真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
MATLAB基于3D FDTD的微带线馈矩形天线分析[用于模拟超宽带脉冲通过线馈矩形天线的传播，以计算微带结构的回波损耗参数]
最新发布
12-05
MATLAB基于3D FDTD的微带线馈矩形天线分析[用于模拟超宽带脉冲通过线馈矩形天线的传播，以计算微带结构的回波损耗参数]内容概要：本文介绍了基于3D FDTD（时域有限差分）方法在MATLAB平台上对微带线馈电的矩形天线进行分析的技术方案，旨在模拟超宽带脉冲通过该天线结构的传播过程，并重点计算微带结构的回波损耗参数。该方法通过数值仿真手段精确建模电磁波在天线中的传播特性，适用于高频电磁场仿真与天线性能评估，能够有效支持天线设计优化。文中可能涵盖FDTD算法的基本原理、网格划分、边界条件设置、激励源配置及结果后处理等关键环节。; 适合人群：具备电磁场与微波技术基础知识，熟悉MATLAB编程，从事天线设计、射频工程或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①开展超宽带天线的设计与性能仿真；②研究微带天线在脉冲激励下的瞬态响应特性；③计算和优化天线的回波损耗（S11参数），提升匹配性能；④教学与科研中用于电磁仿真方法的实践训练。; 阅读建议：建议读者结合FDTD理论基础与MATLAB编程实践，逐步实现仿真流程，重点关注时间步长、空间网格精度和边界条件对仿真结果的影响，并通过对比仿真与实测数据验证模型准确性。
使用PPG估算心率-SpO2的Matlab开发.zip
12-05
使用PPG估算心率_SpO2的Matlab开发.zip
Java实现的面向对象软件设计模式完整代码示例与详细解析项目_该项目是一个全面系统深入讲解经典GoF设计模式在Java语言中具体实现的代码仓库与学习资源库涵盖了创建型模式如单.zip
12-05
Java实现的面向对象软件设计模式完整代码示例与详细解析项目_该项目是一个全面系统深入讲解经典GoF设计模式在Java语言中具体实现的代码仓库与学习资源库涵盖了创建型模式如单.zip
理解马尔科夫模型与隐马尔科夫模型
"马尔科夫模型举例-隐马尔科夫模型" 马尔科夫模型是一种统计模型，它假设系统状态的未来变化只依赖于当前状态，而不依赖于它是如何达到这一状态的。这种特性被称为马尔科夫性。简单来说，如果一个过程的未来状态仅...
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