11. 馬爾科夫鏈 \(X_0,X_1,...,X_n\),\(n\)表示時間,如果\(X_0, ...X_n\)都是獨立的,那么這個假設限制性太大,不能對現實世界建模。而如果\(X_0, ...X_n\)彼此可以任意交互影響,那么模型太難計算。馬爾科夫鏈是單步影響(one-step ...
.馬氏源的基本概念 馬氏源的定義:設信源符號集ak A a ,a ,...,an ,狀態集合 , , ...J ,信源序列為...xl ,xl,xl ...,所對應的狀態序列為...sl ,sl,sl ...,那么滿足下面的兩個條件的信源稱為馬爾科夫信源: 當前時刻輸出符號的概率僅與當前時刻的信源狀態有關,與以前的輸出符號或狀態無關。 當前時刻的信源狀態由前一時刻的信源狀態和前一時刻的輸出符號唯 ...
2016-04-25 13:07 0 1568 推薦指數:
11. 馬爾科夫鏈 \(X_0,X_1,...,X_n\),\(n\)表示時間,如果\(X_0, ...X_n\)都是獨立的,那么這個假設限制性太大,不能對現實世界建模。而如果\(X_0, ...X_n\)彼此可以任意交互影響,那么模型太難計算。馬爾科夫鏈是單步影響(one-step ...
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 ...
轉載請注明地址(http://blog.csdn.net/xinzhangyanxiang/article/details/8522078) 學習概率的時候,大家一定都學過馬爾科夫模型吧,當時就覺得很有意思,后來看了數學之美之隱馬模型在自然語言處理中的應用后,看到隱馬爾科夫模型竟然能有 ...
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 ...
Good resource, Markov Chains Explained Visually, http://setosa.io/ev/markov-chains/ https://mp. ...
(轉載自http://www.cnblogs.com/skyme/p/4651331.html) HMM(隱馬爾可夫模型 ...
這里介紹的馬爾科夫鏈算法實現的功能是:讀入一段英文文本,構造出由這個文本中語言使用情況而形成的統計模型,然后根據統計模型隨機輸出另一段文本。 馬爾科夫鏈算法的基本思想是:將輸入想象成一些相互重疊的短語構成的序列,把每個短語分割為兩個部分:一部分是由多個詞構成的前綴,另一 ...
概念介紹: 繼上篇貝葉斯(http://www.cnblogs.com/zhiranok/archive/2012/09/22/native_bayes.html)后,一直想完成隱馬爾科夫這篇,一是一直沒有時間完成python的示例實現代碼,二是想找一個區別於天氣的隱馬爾科夫例子。區別於貝葉 ...