马尔科夫链
11. 马尔科夫链 \(X_0,X_1,...,X_n\)，\(n\)表示时间，如果\(X_0, ...X_n\)都是独立的，那么这个假设限制性太大，不能对现实世界建模。而如果\(X_0, ...X_n\)彼此可以任意交互影响，那么模型太难计算。马尔科夫链是单步影响（one-step ...
原文：采样之马尔科夫链
.马尔科夫链概述 马尔科夫链定义本身比较简单，它假设某一时刻状态转移的概率只依赖于它的前一个状态。举个形象的比喻，假如每天的天气是一个状态的话，那个今天是不是晴天只依赖于昨天的天气，而和前天的天气没有任何关系。当然这么说可能有些武断，但是这样做可以大大简化模型的复杂度，因此马尔科夫链在很多时间序列模型中得到广泛的应用，比如循环神经网络RNN，隐式马尔科夫模型HMM等，当然MCMC也需要它。 马氏 ...
2018-08-15 16:39 0 783 推荐指数：
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Good resource, Markov Chains Explained Visually, http://setosa.io/ev/markov-chains/ https://mp. ...
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