原文: http://blog.sina.com.cn/s/blog_92c398b00102vs3q.html 馬爾科夫過程 隱馬爾科夫過程 與馬爾科夫相比,隱馬爾可夫模型則是雙重隨機過程,不僅狀態轉移之間是個隨機事件,狀態和輸出之間也是一個隨機過程。 領域系統 ...
上面兩篇博客,解釋了概率有向圖 貝葉斯網 ,和用其解釋條件獨立。本篇將研究馬爾可夫隨機場 Markovrandomfields ,也叫無向圖模型,或稱為馬爾科夫網 Markovnetwork 下面附上,上述實驗的matlab代碼。沒有插入matlab選項,大家復制到matlab里面看吧。下次我用python實現吧 參考文獻: 本blog參考書籍 PRML . 節 ICM算法參考 Kittler a ...
2013-07-22 22:29 9 6188 推薦指數:
原文: http://blog.sina.com.cn/s/blog_92c398b00102vs3q.html 馬爾科夫過程 隱馬爾科夫過程 與馬爾科夫相比,隱馬爾可夫模型則是雙重隨機過程,不僅狀態轉移之間是個隨機事件,狀態和輸出之間也是一個隨機過程。 領域系統 ...
1. 馬爾可夫網絡、馬爾可夫模型、馬爾可夫過程、貝葉斯網絡的區別 以下共分六點說明這些概念,分成條目只是方便邊閱讀邊思考,這6點是依次遞進的,不要跳躍着看。 將隨機變量作為結點,若兩個隨機變量相關或者不獨立,則將二者連接一條邊;若給定若干隨機變量,則形成一個有向圖 ...
馬爾可夫過程(以馬爾科夫鏈Markov為例) 馬爾可夫過程 馬爾可夫過程的大概意思就是未來只與現在有關,與過去無關。 簡單理解就是渣男只在乎下一刻會不會愛你只取決於這一時刻對你的新鮮感,而與你之前對這段感情的付出毫無關系。 設有一個隨機過程X(t),如果對於下一個任意的時間序列 ...
萬事開頭難啊,剛開頭確實不知道該怎么寫才能比較有水平,這篇博客可能會比較長,隱馬爾科夫模型將會從以下幾個方面進行敘述:1 隱馬爾科夫模型的概率計算法 2 隱馬爾科夫模型的學習算法 3 隱馬爾科夫模型的預測算法 隱馬爾科夫模型其實有很多重要的應用比如說:語音識別、自然語言處理、生物信息 ...
Good resource, Markov Chains Explained Visually, http://setosa.io/ev/markov-chains/ https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU1NTUxNTM0Mg==&mid ...
再一次遇到了Markov模型與條件隨機場的問題,學而時習之,又有了新的體會。所以我決定從頭開始再重新整理一次馬爾科夫模型與條件隨機場。 馬爾科夫模型是一種無向概率圖模型,其與馬爾科夫鏈並不是很一樣。馬爾科夫鏈的節點是狀態,邊是轉移概率,是template CPD的一種有向狀態轉移表達 ...
馬爾科夫隨機場(MRF)模型是一種描述圖形結構的概率模型,是一種較好的描述紋理的方法。它是建立在MRF模型和Bayes估計的基礎上,按照統計決策和估計理論中的最優准則確定問題的解。其突出的特點是通過適當定義的鄰域系統引入結構信息,提供了一種一般用來表達空間上相關隨機變量之間相互作用的模型,由此所生 ...
馬爾科夫不等式:Markov Inequality : X 是非負變量,則有: \[P(X \geqslant a) \leqslant \frac{E(X)}{a} \] 證明: \[E(X) = \int_{0}^{+\infty}xf(x)dx\\ =\int_ ...