若X_{0}\longrightarrow X_{1}\longrightarrow X_{2}\longrightarrow\cdots是一个马尔科夫链,转移矩阵为P,对于任意$m \begin{align} P(X_{n+1}&=j|X_{0}=i_{0},\cdots,X_{n-m-1}=i_{n-m-1},X_{n-m}=i) \\ &=P(X_{n+1}=j|X_{n-m}=i) \\ &=P(X_{m+1}=j|X...
一文带你看懂马尔科夫链。 1.什么是马尔可夫链 在机器学习算法中,马尔可夫链(Markov chain)是个很重要的概念。马尔可夫链(Markov chain),又称离散时间马尔可夫链(discrete-time Markov chain),因俄国数学家安德烈·马尔可夫(俄语:АндрейАнд...
假设p(x) 不可以直接抽样,需要找一个可以直接抽样的分布(建议分布)的概率密度函数 q(x) ,使其满足 cq(x)≥p(x),c>0 ,如下图所示。按照 q(x) 进行抽样,得到样本 x∗ ,再按照 p(x∗)cq(x∗) 的比例随机决定是否接受 x∗ 。直观上,落在 p(x∗) 范围内就接受(绿色),落在范围外就拒绝...
2.根据马尔可夫链的思想,一步转移概率Pij很容易得到,但是预测的时候,往往要根据最近K期的数据来进行,所以要计算K步转移概率; 3.任意步的转移概率可以根据C-K方程来计算,CK方程是一种计算转移概率的基本方法,简单的算法就是:通过一步转移概率矩阵P独自相乘m次,就可以得到m步转移概率。 4.马尔可夫链的思想,就...
大多数时候,贝叶斯统计在结果在最好的情况下是魔法,在最糟糕时是一种完全主观的废话。在用到贝叶斯方法的理论体系中,马尔可夫链蒙特卡洛方法尤其神秘。 这篇文章将介绍 马尔可夫链蒙特卡洛方法 ,极其背后的基本数学推理。 >>> 首先,什么是 马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC) 方法呢? 最...
par(mfrow=c(1,3ain="Intermediate")acf(res.fast,las=1,m 由此可以计算独立样本的有效数量: 1coda::effectiveSize(res)12## var1 ##1871coda::effectiveSize(res.fast)12## var1 ##33.191coda::effectiveSize(res.slow)12## var1 ##5.378
马尔可夫链是一种具有无记忆性质的随机过程,状态转移矩阵描述了马尔可夫链在不同状态之间的转移概率。当马尔可夫链满足一定的条件时,可以确保最终会收敛到一个稳定的状态分布。 但是并不是每一个转移概率矩阵都是有平稳分布的。 转移概率矩阵有平稳分布的条件 ...
i <- sample(1:5, size=days, replace=TRUE,prob=c(1, 1-b, 1-2*b, 2*b, b))win <- tabulate(i)print(win)# 计算分布概率值prob <- function(y, win) {# computes (without the constant) the target densityif (y < 0 || y >= 0.5)return (0)return((1/3)^win[1] *((1-y)...
i <- sample(1:5, size=days, replace=TRUE,prob=c(1, 1-b, 1-2*b, 2*b, b))win <- tabulate(i)print(win)# 计算分布概率值prob <- function(y, win) {# computes (without the constant) the target densityif (y < 0 || y >= 0.5)return (0)return((1/3)^win[1] *((1-y)...
可以在 https://github.com/czekster/markov 页面找到本书的基础材料,例如C编程代码和解决方案、MATLAB脚本、本书提供的示例的棱柱模型(CTMC/DTMC)等。 ◉ 目录: 第1章:Markov Chains(马尔科夫链) 第2章:DTMC(Discrete Time Markov Chains) 第3章:CTMC(Continuous Time Markov Chains) 第4章:More projects ...