markov专题

马尔可夫决策过程（Markov decision process，MDP）

文章目录马尔可夫决策过程(MDP)在机器学习中应用在机器学习中的引用示例引用：实例场景：机器人导航MDP的定义：引用示例：在此基础上更具体的描述，并给出每一步的推断计算过程场景描述：3x3网格中的机器人导航MDP的定义强化学习算法：Q-Learning具体实例与推断计算过程回合1（ E p i s o d e 1 Episode 1 Episode1）回合2（ E p i s

(done) 什么是马尔可夫链？Markov Chain

参考视频：https://www.bilibili.com/video/BV1ko4y1P7Zv/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=7a1a0bc74158c6993c7355c5490fc600 如下图所示，马尔可夫链条实际上就是 “状态机”，只不过状态机里不同状态之间的边上是 “概率” 马尔可夫链有一个非常好的性质，

(undone) 什么是马尔可夫链？Markov Chain

参考视频：https://www.bilibili.com/video/BV1ko4y1P7Zv/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=7a1a0bc74158c6993c7355c5490fc600 如下图所示，马尔可夫链条实际上就是 “状态机”，只不过状态机里不同状态之间的边上是 “概率” 马尔可夫链有一个非常好的性质，

马尔可夫模型(Markov models)

Markov假设有一系列的事件、状态或其他事物，后一事件的发生取决于前一事件。这样我们可以构造一个Markov链，并画图。我们还可以将每一个状态之间的转换可能性数值列出成为transition matrix 所以马尔可夫链经过n步之后的状态可以由transition matrix和一个初始状态的列向量表示如 Markov链式序列分析的理想工具，可以在不同的层次上应用。例如

整理一些Markov Random Field以及Graph Model的基础学习资料

最近对于Markov Random Field等Graph Model有点兴趣，想系统学习一下这方面的知识。但是发现网上搜索的很多论文都是比较深入，不知道从何下手。下面是我收集到的一些不错的资料。 1. 首先是video lecture上的Prof. Charles Elkan在CIKM08 tutorial (http://videolectures.net/cikm08_elkan_

14 隐⻢尔可夫模型HMM（Hidden Markov Model）

1 背景机器学习大致可以分为两个派别，也就是频率派和贝叶斯派的方法，这个之前，我们都有过详细的说明。这里再大致的回顾一下。频率派的思想就衍生出了统计学习方法，说白了统计学习方法的重点在于优化，找 loss function。频率派的方法可以分成三步：定义 Model, 比如 f ( w ) = w T x + b f(w)=w^{T} x+b f(w)=wTx+b;寻找策略 st

Chapter 3：有限Markov决策过程

Chapter 3：Finite Markov Decision Processes 2.1 Agent–Environment交互Markov transition graph 3.2 Goals and Rewards3.2.1 returns and episodes3.2.2 episodic tasks和continuing tasks的统一表示 3.3 Policy and Va

what is markov chain

无后效性是指如果在某个阶段上过程的状态已知，则从此阶段以后过程的发展变化仅与此阶段的状态有关，而与过程在此阶段以前的阶段所经历过的状态无关。无后效性是指如果在某个阶段上过程的状态已知，则从此阶段以后过程的发展变化仅与此阶段的状态有关，而与过程在此阶段以前的阶段所经历过的状态无关。具体理解可参照下面的例子：马尔科夫——今天的事情只取决于昨天，而明天的事情只取决于今天，与历史毫

一句话解释什么是马尔科夫链(Markov Chain)

概念马尔科夫链：使用有向图表示 x_t 状态（如相机位姿）、u_t 运动控制量、z_t 观测值（如图像像素值）的之间的关系的链式图。在该图中，当前观测值只跟当前状态有关；当前状态只跟前一时刻的状态和当前的运动控制量有关。图示

tsm2_2_Leverage_index_Sharpe Treynor Calmar semivariance_beta_Probability_Markov_Direct Linear_suppl

Leveraged Long or Short Index Funds杠杆多头或空头指数基金 As index markets have become more popular, fi nancial engineering has created a wide range of innovative trading vehicles. Mutual funds, such as Ry

Markov Chain Fingerprinting to Classify Encrypted Traffic 论文笔记

0.Abstract 在本文中，提出了用于SSL/TLS会话中传输的应用程序流量的随机指纹。这个指纹基于一阶齐次马尔可夫链，模型识别应用程序的准确率，并提供了检测异常对话的可能性。 1.Introduction 通过SSL/TLS会话时的头部信息创建统计指纹，用于分类应用流量。研究了 12 个使用 SSL/TLS 的代表性应用程序的马尔可夫链指纹，建立的模型展现出特定的结构，这种结构能够通过比较应

[work]马尔可夫链（Markov Chain）是什么鬼

“随机过程随机过，实变函数学十遍，微机原理闹危机，汇编语言不会编” 1. 唯一让我彻底蒙圈的课程这些课程真的太难了，大学里无数人为此伤透了脑筋，挂科率杠杠的。我当初也是的，特别是随机过程这门课，上完了一学期的课，只记住了几个公式，问我干嘛的？不知道！像其他的高等数学啊，电磁场电磁波啊，通信原理啊，我都能大体知道是干嘛的，用在什么地方。讲真的，唯独就随机过程，感觉这门课太变态了，学的我云里

概率论中的重要不等式(Markov/Chebyshev/Jensen)

1.Schwarz 不等式对于任意的随机变量和均有证明：假设，否则，有,所以不等式成立。我们有即 . 2. Markov不等式设随机变量只取非负值，则对任意的 ,

（一）《The Application of Hidden Markov Models in Speech Recognition》论文学习

ABSTRACT：隐马尔可夫模型(HMMs)为时变谱向量序列建模提供了一个简单有效的框架。因此，目前几乎所有的大词汇量连续语音识别(LVCSR)系统都是基于HMM的。虽然基于HMM的大词汇量连续语音识别的原理很简单，但是直接应用的话，会造成非常低的准确率并且对于改变操作环境的敏感度特别差。这篇综述的目的是首先提出基于HMM的LVCSR系统的核心架构，然后描述实现最先进性能所需的各种改进。这些改

C#，数值计算——隐式马尔科夫模型（Hidden Markov Models）的计算方法与源程序

1 文本格式 using System; namespace Legalsoft.Truffer { /// <summary> /// Hidden Markov Models /// </summary> public class HMM { private int fbdone { get; set; } p