目录拓扑排序  拓扑排序算法：关键路径：DAG最长路给网页排序：pagerank      参考下面的markov链 markov链：转移矩阵A的性质待更新：实对称矩阵的性质：特征值：实对称矩阵一定能分解成AA^T吗？一定可对角化吗？分治与动态规划，递归（关于1子问题）      

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=22617最近我们被客户要求撰写关于MRS的研究报告，包括一些图形和统计输出。本文提供了一个在统计模型中使用马可夫转换模型模型的例子，来复现Kim和Nelson（1999）中提出的一些结果。它应用了Hamilton（1989）的滤波器和Kim（1994）的平滑器  %matplot

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1.背景介绍机器翻译是自然语言处理领域的一个重要研究方向，其目标是将一种自然语言文本自动翻译成另一种自然语言文本。在过去的几十年里，机器翻译技术发展了很长一段时间，从基于规则的方法（如规则引擎和统计规则）开始，到基于模型的方法（如统计模型、深度学习模型等）发展。在这些方法中，N-gr

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全文链接：https://tecdat.cn/?p=34576原文出处：拓端数据部落公众号有许多用于马尔可夫链的复杂应用。这些包括用于将多态模型拟合为面板数据的msm和SemiMarkov，用于生存分析应用的mstate，用于估计3状态进行性疾病模型的转移概率的TPmsm，用于将马尔科夫模型应用于健康护理经济应用的he

1.Definitions​ Definition1. Wesaytheprocess\(\{X(t),t\ge0\}\)isacontinuous-timeMarkovchainifforall\(s,t\ge0\)andnonnegativeintegers\(i,j,x(u),0\leu<s\)\[\begin{align}P\{X(t+s)&=j\|\X(s)=i,X(u)=x(u),0\leu&l

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=19611最近我们被客户要求撰写关于马尔可夫Markov区制转移模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。过程会随着时间的推移而发展，结果会发生变化考虑一下经济衰退和扩张。在衰退开始时，产出和就业率下降并保持较低水平，然后，产出和就业率增加。从统

【个人笔记】：笔记（ALatentHiddenMarkovModelforProcessData）\SummaryResponseprocessdatafromcomputer-basedproblem-solvingitemsdescriberespondents'problem-solvingprocessesassequencesofactions.Suchdataprovideavaluablesourcefor

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MarkovTransitionField，马尔可夫转移场（matlab版）将一维时间序列转成二维数据可以对原数据进行更好地表征，从而基于新的表征结合深度学习机器视觉技术来发掘更多的规律和信息。这使得MarkovTransitionField，马尔可夫转移场在金融，能源电力，水利，气象、机械设备，交通等领域时间序列分析

基本概念State\[s_i\quad,\quadS=\{s_i\}\]表示状态和状态空间（集合）Action\[a_i\quad,\quadA=\{a_i\}\]表示动作和动作空间（集合）可用Tabularrepresentation表示Policy\[\pi\quad,\quad\pi(a_i|s_j)=c_{k}\]用概率形式表示动作可能的结果针对一

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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

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Markov'sInequalityIfXisanonnegativerandomvariableand\(a>0\),thentheprobabilitythat\(X\)isatleast\(a\)isatmosttheexpectationof\(X\)

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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

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1什么叫马尔科夫链？讲马尔可夫链不得不提到随机过程，它本身就是随机过程课本中的重要内容，犹如牛顿定律在力学中的地位。那何为随机过程呢？我们知道，人类认知世界是从运动开始的

只有当雅可比矩阵存在时，才能应用线性化。但是，情况并非总是如此。一些系统包含不连续性（例如，过程模型可能是跳跃线性的[14]，其中参数可以突然变化[1]，或者传感器可能返回高度量