馬爾科夫鏈
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 ...
原文：采樣之馬爾科夫鏈
.馬爾科夫鏈概述 馬爾科夫鏈定義本身比較簡單，它假設某一時刻狀態轉移的概率只依賴於它的前一個狀態。舉個形象的比喻，假如每天的天氣是一個狀態的話，那個今天是不是晴天只依賴於昨天的天氣，而和前天的天氣沒有任何關系。當然這么說可能有些武斷，但是這樣做可以大大簡化模型的復雜度，因此馬爾科夫鏈在很多時間序列模型中得到廣泛的應用，比如循環神經網絡RNN，隱式馬爾科夫模型HMM等，當然MCMC也需要它。 馬氏 ...
2018-08-15 16:39 0 783 推薦指數：
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