马尔可夫链
隐马尔可夫模型
与时间相关的变量在某一状态的取值S_t往往与它周围其它的状态相关，为了简化问题，提出一种假设叫齐次马尔科夫性假设： 每一个时间状态的概率分布只与它的前一个状态相关 满足这个假设的随机过程叫做马尔科夫过程，也称为马尔科夫链。 若S_t是不可被观察的，那么则称为隐马尔可夫模型。隐马尔可夫模型虽然不能观察到S_t，但是会有一个输出O_t,对此我们作出以下假设： 观测独立性假设：O_t只与S_t相关
日期 2023-06-12 10:48:40【视频】马尔可夫链蒙特卡罗方法MCMC原理与R语言实现|数据分享|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=2687在贝叶斯方法中，马尔可夫链蒙特卡罗方法尤其神秘 。它们肯定是数学繁重且计算量大的过程，但它们背后的基本推理，就像数据科学中的许多其他东西一样，可以变得直观。这就是我的目标。那么，什么是马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法？简短的回答是：MCMC 方法用于通过概率空间中的随机抽样来近似感兴趣参数的后验分布。在这篇文章中，我将解释这个简短的答案。
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R语言如何做马尔可夫转换模型markov switching model|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=6962假设 有时间序列数据，如下所示。经验表明，目标变量y似乎与解释变量x有关。然而，乍一看，y在水平中间波动，所以它似乎并不总是有稳定的关系（背后有多个状态） 。上面的样本数据创建如下。x和y之间的关系数据根据时间改变。x <- rpois(500, lambda = 10) y1 <- x * 4 + 20 y2 &
日期 2023-06-12 10:48:40MATLAB随机波动率SV、GARCH用MCMC马尔可夫链蒙特卡罗方法分析汇率时间序列|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=27340 最近我们被客户要求撰写关于分析汇率的研究报告，包括一些图形和统计输出。波动率是一个重要的概念，在金融和交易中有许多应用。它是期权定价的基础。波动率还可以让您确定资产配置并计算投资组合的风险价值 (VaR)甚至波动率本身也是一种金融工具，例如 CBOE 的 VIX 波动率指数。然而，与证券价格或利率不同，波动性无法直接观察到。相反，它
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PYTHON用时变马尔可夫区制转换（MARKOV REGIME SWITCHING）自回归模型分析经济时间序列|附代码数据
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%matplotlib inline import numpy as np imp
日期 2023-06-12 10:48:40matlab对国内生产总值（GDP）建立马尔可夫链模型（MC）并可视化|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=17549最近我们被客户要求撰写关于马尔可夫链模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。本示例说明如何创建并可视化Markov链模型的结构和演化 。考虑从随机转移矩阵中创建马尔可夫链的四状态马尔可夫链，该模型模拟了国内生产总值（GDP）的动态 创建实际GDP的马尔可夫链模型。指定状态名称。P = [0.5 0.5 0.0 0.0; 0.5
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MATLAB中的马尔可夫区制转移(Markov regime switching)模型|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=17685最近我们被客户要求撰写关于马尔可夫区制转移(Markov regime switching)模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。我们被要求在本周提供一个报告，该报告将结合金融统计，优化等数值方法分析师通常关心检测市场何时“发生变化”：几个月或几年内市场的典型行为可以立即转变为非常不同的行为。投资者希望及时发现这些变化，以便可以相应地调
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解开马尔可夫链蒙特卡洛的神秘数学推理详解程序员
“MCMC就是一种通过在概率空间中随机采样来近似感兴趣参数的后验分布的方法” 在这篇文章中，我不用任何数学知识就可以解释上面这个简短的答案。 贝叶斯理论体系基本术语 首先是一些术语。 感兴趣的参数只是用来抽象我们感兴趣的现象的一些数字。通常我们会使用统计的方法来估计这些参数。例如，如果我们想了解成年人的身高，那么我们需要的参数可能就是以英寸为单位的平均身高。
日期 2023-06-12 10:48:40马尔可夫链算法（markov算法）的awk、C++、C语言实现代码
1.问题描述 马尔可夫链算法用于生成一段随机的英文，其思想非常简单。首先读入数据，然后将读入的数据分成前缀和后缀两部分，通过前缀来随机获取后缀，籍此产生一段可读的随机英文。 为了说明方便，假设我们有如下一段话： 复制代码代码如下: ShowyourflowchartsandconcealyourtablesandIwillbemystified.Showyourtablesandyourfl
日期 2023-06-12 10:48:40隐马尔可夫模型HMM与维特比Veterbi算法（二）
隐马尔可夫模型HMM与维特比Veterbi算法（二） 主要内容： 前向算法（Forward Algorithm） 穷举搜索（ Exhaustive search for solution） 使用递归降低问题复杂度 前向算法的定义 程序实现前向算法 举例说明前向算法 一、前向算法（Forward Algorithm） 目标：计算观察序列的概率（Finding the
日期 2023-06-12 10:48:40【彩票】彩票预测算法(一)：离散型马尔可夫链模型C#实现
前言：彩票是一个坑，千万不要往里面跳。任何预测彩票的方法都不可能100%，都只能说比你盲目去买要多那么一些机会而已。 已经3个月没写博客了，因为业余时间一直在研究彩票，发现还是有很多乐趣，偶尔买买，娱乐一下。本文的目的是向大家分享一个经典的数学预测算法的思路以及代码。对于这个马尔可夫链模型，我本人以前也只是听说过，研究不深，如有错误，还请赐教，互相学习。 1.马尔可夫链预测模型介绍 马尔
日期 2023-06-12 10:48:40Atitit 马尔可夫过程（Markov process） hmm隐马尔科夫。 马尔可夫链，的原理attilax总结
Atitit 马尔可夫过程（Markov process） hmm隐马尔科夫。 马尔可夫链，的原理attilax总结 1. 马尔可夫过程1 1.1. 马尔科夫的应用 生成一篇“看起来像文章的随机文本”。1 2. 隐马尔科夫过程1 3. 隐马模型基本要素及基本三问题2 4. 维特比算法2 5. 应用
日期 2023-06-12 10:48:40马尔可夫链
1. 极限概率：不可约的遍历的马尔可夫链存在极限概率。 πj=ΣπiPij，Σπj=1。 若将π和P以矩阵方式表示，因极限概率存在，必有πP=π。 2. 从常返态不可能到达暂态。假定可以从常返态到达暂态，那么从暂态总是可以回到常返态（否则就不是常返态），于是常返态和暂态将互通，这是矛盾的。 这进一步说明什么是暂态：一旦从某个暂
日期 2023-06-12 10:48:40算法工程师面试九之隐马尔可夫模型
总结 文章来源： LawsonAbs@CSDN建议读者去看《统计机器学习》，真的是太好的一本书了吧，我写的博客跟它相比，真的是低幼读物，哭唧唧o
日期 2023-06-12 10:48:40基于小波域的隐马尔可夫树模型的图像去噪方法
1.问题描述： 基于小波域的隐马尔可夫树模型的图像去噪方法，隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）描述由隐藏的马尔可夫链随机生成观测序列的过程，属于生成模型。HMM是关于时序的概率模型，描述由一个隐藏的马尔可夫链随
日期 2023-06-12 10:48:40机器学习笔记之马尔可夫链蒙特卡洛方法(一)蒙特卡洛方法介绍
机器学习笔记之马尔可夫链蒙特卡洛方法——蒙特卡洛方法介绍 引言回顾：近似推断蒙特卡洛方法采样方法介绍基于概率分布的采样方法拒绝采样拒绝采样的缺陷与自适应拒绝采样重要性采样 附：
日期 2023-06-12 10:48:40机器学习笔记之隐马尔可夫模型(七)总结部分
机器学习笔记之隐马尔可夫模型——问题总结 引言回顾：隐马尔可夫模型变量性质模型参数假设支撑问题处理 总结与延伸HMM(动态模型)与GMM(静态模型)的联系关于动态模型的问题延伸
日期 2023-06-12 10:48:40机器学习笔记之隐马尔可夫模型(五)学习问题——EM算法
机器学习笔记之隐马尔可夫模型——EM算法处理学习问题 引言关于学习问题的介绍场景介绍概念的数学符号表示模型参数的数学符号表示HMM模型的特殊性质 模型参数
日期 2023-06-12 10:48:40
机器学习笔记之隐马尔可夫模型(二)背景介绍
机器学习笔记之隐马尔可夫模型——背景介绍 引言回顾：动态概率图模型隐马尔可夫模型场景介绍隐马尔可夫模型的特殊性质齐次马尔可夫假设观测独立性假设 隐马尔可夫模型需要解决的任务
日期 2023-06-12 10:48:40