马尔可夫链可被应用于蒙特卡罗方法中，形成马尔可夫链蒙特卡罗（Markov Chain Monte Carlo, MCMC），也被用于动力系统、化学反应、排队论、市场行为和信息检索的数学建模。此外作为结构最简单的马尔可夫模型（Markov model），一些机器学习算法，例如隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）、马尔可夫随机场（Markov ...
马尔可夫链是马尔可夫模型的最简单类型,其中所有状态都是可观察的,并且随时间收敛的概率。 但是还有其他类型的马尔可夫模型。例如,隐马尔可夫模型类似于马尔可夫链,但它们具有一些隐藏状态。由于它们是隐藏的,你不能直接在链条中看到它们,只能通过依赖于它的另一个过程的...
另外定义牛市、熊市、横盘的状态分别为0、1、2,这样我们得到了马尔科夫链模型的状态转移矩阵为: 当这个状态转移矩阵P确定以后,整个股市模型就已经确定! 3.状态转移矩阵 从上面的例子不难看出来,整个马尔可夫链模型的核心是状态转移矩阵P。那这个矩阵P有一些...
马尔可夫链是满足下面两个假设的一种随机过程: 1、t+l时刻系统状态的概率分布只与t时刻的状态有关,与t时刻以前的状态无关; 2、从t时刻到t+l时刻的状态转移与t的值无关。一个马尔可夫链模型可表示为=(S,P,Q),其中各元的含义如下: 1)S是系统所有可能的状态所组成的非空的状态集,有时也称之为系统的...
马尔可夫链 马尔可夫链举例 隐马尔可夫模型 概率计算 参数学习 解码问题 马尔可夫链(Markov Chain) 马尔可夫性 马尔可夫链的前提是得具备“无记忆”的特性,也就是下一个状态的概率分布只与当前状态有关,与之前的状态无关,这种“无记忆性”也叫做马尔可夫性。[1] 马尔可夫性:未来状态Xn+1只依赖于当前状态Xn,而...
马尔可夫链模型
隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)是一种统计模型,在语音识别、行为识别、NLP、故障诊断等领域具有高效的性能。 HMM是关于时序的概率模型,描述一个含有未知参数的马尔可夫链所生成的不可观测的状态随机序列,再由各个状态生成观测随机序列的过程。
马尔可夫链的状态空间E的一般形式是 E 一0,1,2,|1、马尔柯夫链定义:一个随机序列X(t), t=1,2,3,取值于正整数空间 E=0,1,2,或者为E的子集,如果有:P X tn - xn 1 X t1 =X1,|X tn j - Xn J-P X tn Xn 1 X=人Xi E=0,1,2, ;i=1,2,则称为序列:X t ,tTl为马尔柯夫(Markov...
马尔可夫链模型简介 马尔可夫链模型简介 设考察对象为一系统,若该系统在某一时刻可能出现的事件集合 为, { E1, E 2, ⋅ ⋅ ⋅ E N }, E1, E 2, ⋅ ⋅ ⋅ E N 两两互斥,则陈 Ei 为状态。 i = 1,2,⋅ ⋅ ⋅N 。称 并把整 该系统从一种状态 Ei 变化到另一状态 E j 的...