离散概率模型是概率论中的一类重要模型，专门用于描述随机变量取离散值的情况。这类模型在许多领域都有广泛的应用，比如统计学、机器学习、数据挖掘等。在这篇文章中就将介绍离散概率模型有关的东西，具体包括：马尔科夫链、部件与系统的可靠性建模以及线性回归等内容。一、马尔科夫

目录第16章：MATLAB中的模拟方法16.1模拟的基本概念16.2蒙特卡洛模拟16.2.1蒙特卡洛模拟的步骤16.2.2MATLAB实现蒙特卡洛模拟16.2.3代码解释16.3马尔科夫链模拟16.3.1马尔科夫链的基本概念16.3.2MATLAB实现马尔科夫链16.3.3代码解释16.4系统动态仿真16.4

我们每天的行为似乎都有迹可循，但如果仔细观察，你会发现，社会行为的模式并不像钟表那样机械和恒定。我们在网络上的活跃度、购物习惯、甚至每天出门的路线，往往受时间和环境的影响。为了深入理解这种动态的社会行为，我想到了一个重要的工具——时间非齐性马尔科夫链。不同于传统的

马尔可夫过程（Markovprocess）由俄国数学家A.A.马尔可夫于1907年提出，是一类重要的随机过程，广泛应用于自然科学、社会科学、工程及机器学习等领域。其核心特性是“无后效性”，即未来的状态仅依赖于当前的状态，而与过去的状态无关。这种“记忆无关性”使得马尔可夫过程在研究复杂系统时

卡尔曼滤波器卡尔曼滤波器是一种有效的递归滤波器，它估计线性动态系统的状态，即使在噪声的影响下也能做到这一点。它由RudolfE.Kalman于1960年提出，广泛应用于工程和经济学领域，特别是在信号处理和数据分析中。核心思想：卡尔曼滤波器通过一系列测量观察（包含统计噪声）来估计过

马尔科夫排队网络（MarkovianQueueingNetworks）是一类特殊的排队网络，假设系统中的到达过程和服务时间均遵循指数分布，系统状态之间的转移遵循马尔可夫性质。这些假设使得马尔科夫排队网络可以通过解析方法进行分析，从而为实际系统的设计和性能优化提供理论依据。通过理论推导和模型构

马尔科夫链是一种用于描述系统从一个状态转移到另一个状态的随机过程。它得名于俄罗斯数学家安德雷·马尔科夫，他在20世纪初提出了这种数学模型。马尔科夫链的一个关键特性是无记忆性，即未来状态的概率只依赖于当前状态，而不依赖于过去的状态。这种性质使得马尔科夫链在许多领域中具

目录马尔科夫模型马尔科夫模型为什么可以处理小数据样本马尔科夫模型马尔可夫模型是一种统计模型，由AndreiAMarkov于1913年提出，广泛应用于语音识别、词性自动标注、音字转换、概率文法等自然语言处理领域。马尔可夫模型的核心概念是马尔可夫性质，即未来状态的

今日推出的是包含传统马尔可夫链与空间马尔可夫链的工具，不涉及stata、matlab、R，无需代码，已经封装完毕，准备好数据即可得到结果。软件的界面，如下：图1关于该工具的准确性验证如下：图2图3图4图5其中，图3和图5，为软件所计算数据，图2和图4为论文披露结果。可以看到，传统马尔可夫

今天推出的是传统马尔可夫链程序。传统马尔科夫链作为一种在时间和状态均为离散条件下满足{X(t),t∈T}的随机过程，其取值是一个有限的集合M，即状态空间，而T则对应各个时期。假定Pij为所要研究的指标数据，则该指标从t年的状态i转移到t+1年的状态j的转移概率，可以依据如下公式计算

目录MaxEntropyMarkovModelMEMM，即最大熵马尔科夫模型，属于判别式模型。最大熵模型+隐马尔可夫模型HMMM没办法加入新的特征，MEMM是判别式模型，这就允许它可以加入更多的Features。观测独立假设对应的就是朴素贝叶斯的条件独立性假设，即t+1时刻的y状态只与t时刻的y状态有关系

目录1.暴力求解法2.前向算法求HMM观测序列的概率3.从后往前推后向算法1.暴力求解法任意一条路径都有可能得到需要的观测结果：如果我们的隐藏状态数N非常多的那就麻烦了，此时我们预测状态有NT种组合，算法的时间复杂度是O(TNT)阶的2.前向算法求HMM观测序列的概率在前向算

目录1.HiddenMarkovModel2.HMM模型定义注：参考链接https://www.cnblogs.com/pinard/p/6945257.html1.HiddenMarkovModel隐马尔科夫模型（HiddenMarkovModel，以下简称HMM）是比较经典的机器学习模型了，它在语言识别，自然语言处理，模式识别等领域得到广泛的应用，深度学习的崛起，

源码请到：自然语言处理练习:学习自然语言处理时候写的一些代码(gitee.com)一、马尔科夫模型概念1.1马尔科夫模型：具有马尔可夫性质并以随机过程为基础的模型1.2马尔科夫性质：过去状态只能影响现在状态，影响不了将来的状态1.3马尔科夫过程：随机过程满足马尔科夫性质，状态转移矩

强化学习基础篇【1】：基础知识点、马尔科夫决策过程、蒙特卡洛策略梯度定理、REINFORCE算法1.强化学习基础知识点智能体（agent）：智能体是强化学习算法的主体，它能够根据经验做出主观判断并执行动作，是整个智能系统的核心。环境（environment）：智能体以外的一切统称为环境，环境在与智能体

HMM隐马尔科夫时间序列预测/Markov马尔科夫时间序列预测（Matlab）1.所有程序经过验证，保证可以运行2.程序包括源码（主程序一个，子函数两个）和数据集；3.程序适用于单变量时间序列预测。注意：HMMP为主程序、data为数据集，其余m文件为函数文件，运行主文件HMMP即可。ID:9699682045374740

（一）什么是CRF？CRF，全称ConditionalRandomFields，中文名：条件随机场。是给定一组输入序列的条件下，另一组输出序列的条件概率分布模型。（二）什么时候可以用CRF？当输出序列的每一个位置的状态，需要考虑到相邻位置的状态的时候。举两个例子：1、假设有一堆小明日常生活的照片，可能的状态有

Codingame散列表为主题的练习题中，马尔科夫链文本生成吸引到了我的注意力。它集合了马尔科夫链，状态机和散列表三个方面的学习内容。其中，n-gram马尔科夫链运用到了文本聊天机器人的设计中，还是蛮有启发性的，应该是chatgpt之前的一项经典技术。下面简单讲讲这个编程练习题。目标制作

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本文所有内容都摘自吴军的《数学之美》 

马尔科夫模型二阶马尔科夫模型案例初始概率分布状态转移概率分布状态集合状态集合S={sunny,cloudy,rainy}。观测序列观测状态序列可以是X=x1,...,xt,...,xT，其中xt

强化学习—马尔科夫决策过程（MDP）1、强化学习介绍强化学习任务通常使用马尔可夫决策过程（MarkovDecisionProcess，简称MDP）来描述，具体而言：机器处在一个环境中，每个状态为机器

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导读深度强化学习是近几年比较热门的技术，也是被很多大牛看做是实现真正的人工智能的最理想的工具。今天这篇文章，我们一起来了解一下马尔科夫决策过程，从马尔科夫链开始由浅入

从随机过程的熵率和马尔科夫稳态过程引出的一些思考-人生逃不过一场马尔科夫稳态1.引言0x1：人生就是一个马尔科夫稳态每一秒我们都在做各种各样的