马尔科夫专题

小琳 AI 课堂：马尔科夫

嗨喽，亲爱的朋友们！👋 欢迎回到小琳AI课堂，今天咱们要一起探索一个超级酷炫的概念——马尔科夫过程（Markov Process）！🎉🎯 在这个概率论和数理统计的世界里，马尔科夫过程可是个大明星哦！🌟 它其实是一种随机过程，最神奇的地方在于，它的未来只和现在有关，过去的一切？拜拜啦您嘞！👋 就像是一种“选择性失忆”。我们用数学的语言来说，就是对于任意的状态 X(t)，它只关心 X(tn)

隐马尔科夫模型介绍

这篇博客是根据我 NLP课程的一个小作业整理而来的，介绍一下 NLP 领域中非常经典的一个模型，叫做隐马尔可夫模型，简称 HMM。看过吴军老师的《数学之美》的同学应该对这个模型不感到陌生。这次的作业，老师给出一本书Foundations of statistical natural language processing，让我们自己挑选任意一部分的内容，不限字数，写篇文章。前面部分多是介绍语言

图模型的统计推断 inference in graphical models（马尔科夫链的推断）

有关因子图(factor graphs)以及其在sum product 算法，max-algorithm中的应用，将在一下篇博客中分享。谢谢您的关注，欢迎提出意见问题。

通过hmmlearn学习使用GaussianHMM高斯隐马尔科夫模型模型

HMM主要解决的三个问题。假设隐藏状态序列和观测状态序列分别使用Z和X表示，则解决的3个问题可表示为: 1.解码问题：已知模型参数和X，估计最可能的Z；维特比算法 2.概率问题：已知模型参数和X，估计X出现的概率；向前-向后算法 3.学习问题：仅给出X和隐藏层个数，估计模型参数。 B-W算法，通常是经过一定数量的训练以后，得到模型，然后解决问题1和2。小贴士: 使用隐马尔可夫如何实

一文说尽HMM（隐马尔科夫链）

转载大神的博客，原文有很多图：http://www.cnblogs.com/skyme/p/4651331.html 我这里就不贴了什么是熵(Entropy) 简单来说，熵是表示物质系统状态的一种度量，用它老表征系统的无序程度。熵越大，系统越无序，意味着系统结构和运动的不确定和无规则；反之，，熵越小，系统越有序，意味着具有确定和有规则的运动状态。熵的中文意思是热量被温度除的商。负熵是物质系

EM、隐马尔科夫模型、条件随机场

13张动图助你彻底看懂马尔科夫链、PCA和条件概率！

来源：新智元本文共2100字，建议阅读9分钟。本文用可视化的方式来解释抽象的理论概念，使这些抽象概念变得生动而立体！ [ 导读 ]马尔科夫链、主成分分析以及条件概率等概念，是计算机学生必学的知识点，然而理论的抽象性往往让学生很难深入地去体会和理解。而本文，将这些抽象的理论概念，用可视化的方式来解释，还可调节相应参数来改变结果，使这些抽象概念变得生动而立体！计算机相关概念太难、太抽

NLP05_noisy channel model、语言模型、马尔科夫假设

给定一个source，转换成text 通过贝叶斯定理，得到如下的公式都是将一个信号来转换成文本信息机器翻译：英译中根据贝叶斯定理， P(英文|中文)表示的是翻译模型，指的是中文对应的英文翻译，这个是提供好的，通过翻译模型得到的是英到中的对照翻译，不考虑语法 P(中文)表示语言模型，用他来保证翻译的语法正确。拼接纠错 P(错误|正确)可以表示编辑距离，也就是正确的和错误的差异 P

动态规划：高阶马尔科夫模型

1. 综述已知问题规模为n的前提A，求解一个未知解B。（我们用An表示“问题规模为n的已知条件”）此时，如果把问题规模降到0，即已知A0，可以得到A0->B. 如果从A0添加一个元素，得到A1的变化过程。即A0->A1; 进而有A1->A2; A2->A3; …… ; Ai->Ai+1. 这就是严格的归纳推理，也就是我们经常使用的数学归纳法；对于Ai+1，只需要它的上一个状态Ai即可完成

隐马尔科夫模型Hmm的研究

隐马尔科夫模型Hmm的研究摘要隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）作为一种统计分析模型，创立于20世纪70年代。80年代得到了传播和发展，成为信号处理的一个重要方向，现已成功地用于语音识别，行为识别，文字识别以及故障诊断等领域。本文主要从以下几个方面研究了hmm。第一，分析了hmm经典三大问题及其推导过程。第二，总结hmm在语音信号处理上一个经典的应用——应用h

随机过程：马尔科夫链

马尔科夫链 p 90 马尔可夫过程像下飞行棋一样，是一种推广版的独立增量过程。实际上，独立增量过程是一种马尔可夫过程。 p_{90}马尔可夫过程像下飞行棋一样，是一种推广版的独立增量过程。\\ \tiny 实际上，独立增量过程是一种马尔可夫过程。 p90马尔可夫过程像下飞行棋一样，是一种推广版的独

马尔科夫蒙特卡洛方法（MCMC）+ Gibbs采样原理干货

最近要人工智能考试，复习被虐的不要不要的，老师一堂课讲的内容要自己再看几个小时…… MCMC和 Gibbs采样看书看得一脸懵逼，还好同学分享了一篇文章，看完豁然开朗，比《人工智能：一种现代的方法》强多了下面是链接： http://cos.name/2013/01/lda-math-mcmc-and-gibbs-sampling/

自然语言处理（十四）——隐马尔科夫模型（HMM）初步理解

一、前言本文主的目的是对隐马尔科夫模型进行初步的理解，也就是明白这个隐马尔科夫模型到底是个什么东西，明报这个隐马尔科夫模型到底有什么用。至于怎么利用这个马尔科夫模型做一个解决语音识别领域问题的小成品，本文还没有涉及，本人水平有限，正处在小白学习的阶段，因此有什么错误的地方，望各位不吝赐教。下面进入正题，这里用知乎一位答主的例子黄以及志洪老师课程来理解隐马尔科夫模型。二、骰子案例来理解HMM

概率图模型(1)--隐马尔科夫模型(2)

HMM模型参数求解概述 HMM模型参数求解根据已知的条件可以分为两种情况。第一种情况较为简单，就是我们已知 D 个长度为 T 的观测序列和对应的隐藏状态序列，即 { ( O 1 , I 1 ) , ( O 2 , I 2 ) , . . . ( O D , I D ) } \{(O_1, I_1), (O_2, I_2), ...(O_D, I_D)\} {(O1,I1),(O2,I

隐马尔科夫模型之Baum-Wech算法

隐马尔科夫模型之Baum-Wech算法 https://blog.csdn.net/u014688145/article/details/53046765 Baum-Wech算法之EM算法 https://blog.csdn.net/firparks/article/details/54934112?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task

[学习笔记] [机器学习] 12. [上] HMM 隐马尔可夫算法（马尔科夫链、HMM 三类问题、前后后向算法、维特比算法、鲍姆-韦尔奇算法、API 及实例）

学习目标：了解什么是马尔科夫链知道什么是 HMM 模型知道前向后向算法评估观察序列概率知道维特比算法解码隐藏状态序列了解鲍姆-韦尔奇算法知道 HMM 模型 API 的使用 1. 马尔科夫链学习目标：知道什么是马尔科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，又称离散时间马尔可夫链（Discrete-Time Markov Chai

强化学习（一）：强化学习与马尔科夫决策过程

目录 1. 强化学习概念1.1. 负反馈控制1.2. 强化学习参考资料 2. 马尔科夫决策过程(Markov decision process, MDP)2.1. 定义2.2. 动态特性2.3. 折扣2.4. 价值函数2.5. 最优策略与最优价值函数参考资料 1. 强化学习概念 1.1. 负反馈控制在经典的自动控制原理中，控制信号 u u u是根据被控对象的状态进行控制

隐马尔科夫模型1（了解整体知识架构）

当你去学习一个算法的时候，你首先要去搞清楚它是什么，能用来做什么。如果上来就进行公式推导，那样只会让你更加迷糊，只有彻底了解了之后学起来才会事半功倍。本篇文章主要有两个目的： 1 、让大家了解什么是隐马尔科夫模型。为了让大家深入理解，会先介绍什么是马尔科夫模型，然后介绍什么是隐马尔可夫模型，然后总结两者的联系和区别。 2 、带大家认识马尔可夫模型的三种应用场景。大家可以理解为能解决哪三种问

强化学习之马尔科夫过程

马尔可夫过程马尔可夫决策过程（Markov Decision Processes,MDPs）是对强化学习问题的数学描述。几乎所有的RL问题都能用MDPs来表述：最优控制问题可以描述为连续MDPs部分观测环境可以转化成POMDPs赌博机问题是只有一个状态的MDPs 本文中介绍的MDPs是在全观测的环境下进行的！马尔科夫性如果在t时刻的状态 St S t S_t满足如下等式，那么这

强化学习与马尔科夫的关系

马尔科夫性：即无后效性，下一个状态只和当前状态有关而与之前的状态无关，公式描述： P[St+

马尔科夫链的一个例子：老鼠迷宫问题

问题：如下图所示的迷宫共有4个格子，相邻格子有门相通，4号格子是迷宫的出口.整个迷宫将会在5分钟后坍塌. 1号格子有一只老鼠，这只老鼠以每分钟一格的速度在迷宫里乱窜（它通过各扇门的机会均等）。求此老鼠在迷宫坍塌之前逃生的概率。如果这只老鼠速度提高一倍，则老鼠在迷宫坍塌之前逃生的概率能增加多少？通过每个门概率相等，但4号是出门，所以各个门之间的转移概率如下：上图可以转化为：转移概率矩

人工智障学习笔记——强化学习(1)马尔科夫决策过程

概念马尔可夫决策过程（MDP）是基于马尔可夫过程理论的随机动态系统的最优决策过程。指决策者周期地或连续地观察具有马尔可夫性的随机动态系统，序贯地作出决策。即根据每个时刻观察到的状态，从可用的行动集合中选用一个行动作出决策，系统下一步（未来）的状态是随机的，并且其状态转移概率具有马尔可夫性。决策者根据新观察到的状态，再作新的决策，依此反复地进行。马尔可夫性是指一个随机过程未来发展的概率规律与观察

强化学习3——马尔可夫性质、马尔科夫决策、状态转移矩阵和回报与策略（下）

马尔可夫决策过程组成策略智能体的策略policy通常用 π \pi π 表示，即 π ( a ∣ s ) = P ( A t = a ∣ S t = s ) \pi (a|s)=P(A_t=a|S_t=s) π(a∣s)=P(At=a∣St=s) ，在输入状态s的情况下采取动作a的概率。状态价值函数价值定义为从状态出发遵循策略能获得的期望回报，数学表达为： V π ( s

强化学习从基础到进阶-案例与实践[2]：马尔科夫决策、贝尔曼方程、动态规划、策略价值迭代

【强化学习原理+项目专栏】必看系列：单智能体、多智能体算法原理+项目实战、相关技巧（调参、画图等、趣味项目实现、学术应用项目实现专栏详细介绍：【强化学习原理+项目专栏】必看系列：单智能体、多智能体算法原理+项目实战、相关技巧（调参、画图等、趣味项目实现、学术应用项目实现对于深度强化学习这块规划为：基础单智能算法教学（gym环境为主）主流多智能算法教学（gym环境为主）主流算法：D

Python语音基础操作--10.2隐马尔科夫模型的孤立字识别

《语音信号处理试验教程》（梁瑞宇等）的代码主要是Matlab实现的，现在Python比较热门，所以把这个项目大部分内容写成了Python实现，大部分是手动写的。使用CSDN博客查看帮助文件： Python语音基础操作–2.1语音录制，播放，读取 Python语音基础操作–2.2语音编辑 Python语音基础操作–2.3声强与响度 Python语音基础操作–2.4语音信号生成 Python语音基础

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