马尔科夫原理及应用场景

最新推荐文章于 2024-12-02 16:43:22 发布
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本文介绍了马尔科夫模型的概念，它是一种在当前信息下，过去历史对预测未来无关的随机过程。重点讲述了马尔科夫模型在n-gram模型中的应用，包括unigram、bigram和trigram，并通过最大似然估计解释了如何计算词与词之间的条件概率。文章适合对自然语言处理感兴趣的读者。

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马尔可夫链预测模型的应用——以安徽各城市人均GDP预测为例
Fo*(Bi)的博客
01-23 1587
本文应用马尔可夫链优化模型确定安徽省17个城市人均GDP的变化规律，并对其进行预测及扰动分析。 一、人均GDP状态划分 判断一个地区发展程度重要的指标就是人均GDP，根 据《1990年世界发展报告》中的分类标准可以将各国家（城市）人均GDP划分为贫穷、温饱、小康、富裕和发达五种类型，针对我国现实状况，按照下面标准划分为五种状态： G1——贫穷 （人均GDP在0美元～300美元）； G2——温饱 （人均GDP在300美 元～800美元）； G3——小康 （人均GDP在800美元～1500美元）； G4——富裕
马尔可夫链原理
loser_k的博客
11-25 3400
马尔科夫链欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 欢迎使用Markdown编辑器 你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown
隐马尔科夫模型的分析和应用
07-01
We introduce, analyze and demonstrate a recursive hierarchical generalization of the widely used hidden Markov models, which we name Hierarchical Hidden Markov Models (HHMM). Our model is motivated by the complex multi-scale structure which appears in many natural sequences, particularly in language, handwriting and speech. We seek a systematic unsupervised approach to the modeling of such structures. By extendingthe standard forward-backward(BaumWelch) algorithm, we derive an efficient procedure for estimating the model parameters from unlabeled data. We then use the trained model for automatic hierarchical parsing of observation sequences. We describe two applications of our model and its parameter estimation procedure. In the first application we show how to construct hierarchical models of natural English text.
【机器学习】--隐含马尔科夫模型从初识到应用
L先生AI课堂
04-09 1110
一、前述 马尔可夫（1856~1922），苏联数学家。切比雪夫的学生。在概率论、数论、函数逼近论和微分方程等方面卓有成就。 马尔可夫模型（Markov Model）是一种统计模型，广泛应用在语音识别，词性自动标注，音字转换，概率文法等各个自然语言处理等应用领域。经过长期发展，尤其是在语音识别中的成功应用，使它成为一种通用的统计工具。 二、具体 1、案例 问题一： ...
马尔可夫过程在控制领域的应用
weixin_42576410的博客
02-12 478
马尔可夫过程是一种用来描述随机系统时间变化的数学模型，在控制领域有着广泛的应用。 马尔可夫过程的思想可以用来模拟系统的行为，并进一步开发出各种预测和控制算法。例如，可以利用马尔可夫过程进行状态估计，并用于控制系统的姿态、位置等参数。在机器人控制、自动化控制等领域，马尔可夫过程也有着广泛的应用。 马尔可夫过程也可以用于风险评估、资源调度、信息处理等问题的解决。例如，在智能电网系统中，马尔可夫过程可以...
隐马尔可夫模型及应用
kaka19880812的专栏
01-07 1149
隐马尔可夫模型（HMM）的定义、推导和应用
马尔可夫模型用于文字处理
dongbao520的博客
07-21 296
常用于分析大量随机事件的马尔可夫模型，随机事件的特点 是一个离散事件发生之后，另一个离散事件将在前一个事件的条件下以一定的概率发生。 例如，我们可以对一个天气系统建立马尔可夫模型: 在这个天气系统模型中，如果今天是晴天，那么明天有 70% 的可能是晴天，20% 的可能 多云，10% 的可能下雨。如果今天是下雨天，那么明天有 50% 的可能也下雨，25% 的可 能是晴天，25% 的可能是多云。 需要注意以下几点。 • 任何一个节点引出的所有可能的总和必须等于 100%。无论是多么复杂的系统，必然会在下一步发
简明讲解马尔科夫链原理及其应用场景
09-24
主要内容：文章以天气预测为例，详细...使用场景及目标：用于理解统计建模过程中随机性事件的行为特征，例如天气变化模拟或者金融市场趋势估计。 附加说明：读者可以通过具体实例更好地领悟抽象数学思想的应用潜力。
条件随机场(CRF)原理详解及其应用场景
09-24
内容概要：本文详细介绍了条件随机场(CRF)的基本原理及应用场景，并提供了词性标注的具体实例解析CRF的工作流程与逻辑，还对比CRF与其密切关联的逻辑斯蒂回归及隐马尔可夫模型之间的联系与区别。 适合人群：主要针对...
时间序列预测中马尔科夫模型与隐马尔科夫模型(HMM)的MATLAB实现及应用
04-23
使用场景及目标：适用于需要对未来数据进行预测的各种应用场景，如股票价格预测、天气预报、能源消耗预测等。目标是帮助读者理解和掌握马尔科夫模型和HMM的工作原理，并能够在MATLAB环境中实现这些模型。 其他说明：...
马尔科夫时间序列预测方法：简单易用且效果显著的流程与应用
最新发布
05-12
使用场景及目标：适用于需要进行时间序列预测的各种应用场景，如金融市场的股价预测、气象预报、销售趋势预测等。目标是帮助读者掌握马尔科夫时间序列预测方法的原理和操作流程，提高预测精度。 其他说明：文中还...
什么是马尔可夫模型
彬彬侠的博客
12-02 3479
马尔可夫模型（Markov Model）是一种基于马尔可夫性假设的随机过程模型，用于描述系统在一系列状态间的转移行为。本文描述了马尔可夫性假设、马尔可夫模型的基本要素、马尔可夫模型的类型、性质与推导和马尔可夫模型的应用。
隐马尔科夫模型HMM的介绍以及应用
03-06
隐马尔科夫模型HMM的介绍以及应用，用于语音识别，语言处理，机器视觉等。
清晰易懂的马尔科夫链原理介绍
机器学习算法那些事
12-20 1799
马尔科夫链是一种非常常见且相对简单的统计随机过程，从文本生成到金融建模，它们在许多不同领域都得到了应用。马尔科夫链在概念上非常直观且易于实现，因为它们不需要使用任何高级的数学概念，是一种...
强化学习-马尔可夫模型
君子之学必日新，日新者日进也。不日新者必日退，未有不进而不退者
03-12 6714
前文提到了强化学习源自马尔可夫决策过程，本文从马尔可夫概念入手，讲解和马尔可夫有关的模型和概念。在马尔科夫决策过程中，我们有一个智能体，它在一个马尔科夫过程中进行决策，每次决策都会导致状态的转移和获得即时奖励。智能体的目标是通过选择动作来最大化未来奖励的期望值。通常马尔科夫决策过程是个五元组：SAPRγSAPRγS 表示状态集合，代表智能体可能处于的所有状态。A 表示动作集合，代表智能体可以采取的所有动作。
关于马尔科夫
zhengbq_seu的博客
07-05 397
百度百科马尔可夫链，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。该过程中，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）是无关的。 [1] 在马尔可夫链的每一步，系统根据概率分布，可以从一个状态变到另一个状态，也可以保持当前状态。状态的改变叫做转移，与不同的状态改变相关的概率叫做转...
隐马尔可夫模型——概念与算法详解
https://www.cnblogs.com/qizhou/
08-10 503
　　隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)是可用于标注问题的模型，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。马尔可夫链不懂的可以把本科的《概率论与数理统计》找回来看一下，很简单的，就是离散状态之间的转换。下面直接定义基本概念，为后面的算法做准备。 基本概念 变量定义 　　HMM各个时期会处于各种状态，设$Q$是所有可能状态的集合；每个状态可...
【机器学习】马尔可夫模型与隐马尔科夫模型
m0_53700832的博客
07-15 4194
马尔可夫模型（Markov Model）是一种用于描述系统状态随时间变化的数学模型。通俗地说，它是一种预测未来状态的工具，假设未来状态只依赖于当前状态，而不依赖于过去的状态。这种假设被称为“马尔可夫性”或“无后效性”。马尔可夫模型是一种非常有用的工具，用于描述和预测系统状态随时间变化的情况。关键是只考虑当前状态，而不考虑历史状态。这使得模型简单且易于计算，适用于许多实际问题，如天气预测、股票市场分析、语言处理等。初始状态分布π\piπ：描述系统初始时刻各状态的概率。状态转移概率矩阵AAA。
深度探索：机器学习中的马尔科夫随机场原理及其应用
qq_51320133的博客
04-19 2686
马尔科夫随机场作为一类重要的无向图模型，凭借其对复杂数据依赖关系的有效建模，在机器学习领域扮演着不可或缺的角色。尽管面临计算复杂性、参数学习难度等问题，但随着计算资源的增长、算法优化技术的进步以及与深度学习等方法的融合，马尔科夫随机场的应用前景依然广阔。未来的研究方向可能包括： 高效算法研发：探索新型概率推理和参数学习算法，以应对大规模、高维数据的挑战。 模型与深度学习结合：将马尔科夫随机场的结构化建模优势与深度学习的表征学习能力相结合，发展混合模型。 可解释性提升：研究如何进一步提升马尔科夫随机场模型的
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