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深度学习一种变相的马尔可夫链吗？

但是这个结果模型与为同样目的设计的马尔可夫链有什么不同呢？我用R实现了一个字符-字符的马尔可夫链来一探究竟。 ?...哪些片段是来自于RNN，哪些又是来自于马尔可夫链？可以注意到Karpathy的例子来自于全集，而我的马尔可夫链来自于微小莎士比亚集（大约是前者的四分之一），因为我比较懒。...不起眼的马尔可夫链在学习拼写（奥尔德）英语单词方面与最先进的RNN同样有效。这怎么可能？让我们看看这些系统如何工作的。两者都将字符序列作为输入，并试图“预测”出序列中下一个字符。...但是在马尔可夫链中状态如何捕获呢？因为马尔可夫链是无状态的。很简单：我们使用一个字符序列而不是单独字符作为输入。在这篇文章中，我使用了长度为5的序列，那么马尔可夫链基于前面5个状态来选择下一状态。...这是在作弊吗？还是这就是RNN中隐藏层的作用吗？ 虽然RNN机制与马尔可夫链大不相同，但基本概念非常相似。RNN和深度学习可能在这个领域非常酷，但不要忽视简单的东西。

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理解AI中的马尔可夫链

马尔科夫链在解决问题时有什么用？当你想对处于离散状态的事物建模时，David Eastman 写道。...马尔可夫是一位俄罗斯数学家（也是一名出色的国际象棋选手），他在过程和概率方面的研究早于现代计算，但此后一直被人们心存感激地利用。...以下是维基百科对马尔可夫链的定义：“马尔可夫链或马尔可夫过程是一个随机模型，描述一系列可能的事件，其中每个事件的概率仅取决于前一个事件中达到的状态。”...每个当前状态（即行）的总概率为 1。 那么，什么时候马尔可夫链对于解决问题是有用的呢？基本上，当你想要对处于离散状态的事物进行建模时，但你不知道它是如何工作的。...马尔可夫链在人工智能中的应用 马尔可夫链被用于预测文本的设计。随着模型获得并输入更多单词，一组新的统计数据将附加到更新的马尔可夫链中。 注意，即使添加了额外的单词，字母表中的字母也不会改变。

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    MATLAB中的马尔可夫区制转移(Markov regime switching)模型

    它将以上收益序列视为 由马尔可夫过程控制的 状态（区制）转移模型（MRS），以在状态之间进行转移。...: 马尔科夫链蒙特卡洛方法（MCMC）采样 马尔可夫Markov区制转移模型分析基金利率 马尔可夫区制转移模型Markov regime switching 时变马尔可夫区制转换MRS自回归模型分析经济时间序列...、Metropolis Hasting采样时间序列分析 matlab用马尔可夫链蒙特卡罗 (MCMC) 的Logistic逻辑回归模型分析汽车实验数据 stata马尔可夫Markov区制转移模型分析基金利率...PYTHON用时变马尔可夫区制转换（MRS）自回归模型分析经济时间序列 R语言使用马尔可夫链对营销中的渠道归因建模 matlab实现MCMC的马尔可夫转换ARMA - GARCH模型估计 R语言隐马尔可夫模型...HMM识别不断变化的股票市场条件 R语言中的隐马尔可夫HMM模型实例 用机器学习识别不断变化的股市状况—隐马尔科夫模型(HMM) Matlab马尔可夫链蒙特卡罗法（MCMC）估计随机波动率（SV，

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    渠道归因（二）基于马尔可夫链的渠道归因

    渠道归因（二）基于马尔可夫链的渠道归因 在应用当中，序列中的每个点通常映射为一个广告触点，每个触点都有一定概率变成真正的转化。通过这种建模，可以选择最有效，概率最高的触点路径。...这种方法需要较多的数据，计算也比较复杂。本文主要参考自python实现马尔可夫链归因[1]。 马尔可夫链是一个过程，它映射运动并给出概率分布，从一个状态转移到另一个状态。...马尔可夫链由三个属性定义： 状态空间：处理可能存在的所有状态的集合 转移概率：从一个状态转移到另一个状态的概率 当前状态分布 ：在过程开始时处于任何一个状态的概率分布 那么用户行为路径中的每个渠道可以看作这里的每个状态...在知道状态空间的情况下，所求的渠道贡献率就是每条路径的转移概率。所以马尔可夫链模型可以用来做归因分析。...共勉～ 参考资料 [1] python实现马尔可夫链归因: https://mattzheng.blog.csdn.net/article/details/117296062

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    【学术】马尔可夫链的详细介绍及其工作原理

    你现在可以利用这个分布，根据当时的天气状况来预测未来几天的天气。 这个例子说明了马尔可夫链的许多关键概念。马尔可夫链本质上由一组转移组成，这些转移由一些满足马尔可夫性质的概率分布决定。...状态转移的概率分布通常表示为马尔可夫链的转移矩阵（transition matrix）。...示例：转移矩阵有3个可能的状态 此外，马尔可夫链也有一个初始状态向量，表示为一个N×1矩阵(一个向量)，它描述了在N个可能状态中的每一个状态下开始的概率分布。...向量的条目I从状态I开始描述链状态的概率。 ? 初始状态向量有4个可能的状态 模型和场景通常是表示马尔可夫链所需的全部。...如果编码不是你的强项，那么还有很多更高级的马尔可夫链和马尔可夫过程的特征可以去深入研究。在我看来，沿着理论路线的自然前进方向是隐藏的马尔可夫过程或MCMC。

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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

    p=17685 最近我们被客户要求撰写关于马尔可夫区制转移模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。...---- R语言如何做马尔可夫转换模型markov switching model 01 02 03 04 马尔可夫区制转移(Markov regime switching)模型旨在阐明这些类型的问题...它将以上收益序列视为 由马尔可夫过程控制的 状态（区制）转移模型（MRS），以在状态之间进行转移。...最重要的是，底部图清楚地表明，市场分别在第100天和200天左右从多头转为空头（然后回落）。SpecOut变量包含有关估计参数的信息，这些参数描述了牛市和熊市以及控制两者之间转移的马尔可夫过程。...本文选自《MATLAB中的马尔可夫区制转移(Markov regime switching)模型》。

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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

    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。...---- R语言如何做马尔可夫转换模型markov switching model 01 02 03 04 马尔可夫区制转移(Markov regime switching)模型旨在阐明这些类型的问题...它将以上收益序列视为 由马尔可夫过程控制的 状态（区制）转移模型（MRS），以在状态之间进行转移。...最重要的是，底部图清楚地表明，市场分别在第100天和200天左右从多头转为空头（然后回落）。SpecOut变量包含有关估计参数的信息，这些参数描述了牛市和熊市以及控制两者之间转移的马尔可夫过程。...本文选自《MATLAB中的马尔可夫区制转移(Markov regime switching)模型》。

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    R语言使用马尔可夫链对营销中的渠道归因建模

    P（转换）= P（C1→C2→C3→转换）+ P（C2→C3→转换） = 0.5 * 0.5 * 1 * 0.6 + 0.5 * 1 * 0.6 = 0.15 + 0.3 = 0.45 马尔可夫链 马尔可夫链是一个过程...马尔可夫链由三个属性定义： 状态空间 - 处理可能存在的所有状态的集合 转换 - 从一个状态转移到另一个状态的概率 当前状态概率分布 - 在过程开始时处于任何一个状态的概率分布 我们知道我们可以通过的阶段...这是马尔可夫链的一个非常有用的应用。在上述情况下，所有通道--C1，C2，C3（在不同阶段）被称为转换状态 ; 而从一个信道移动到另一个信道的概率称为转移概率。...客户旅程是一系列渠道，可以看作是一个有向马尔可夫图中的一个链，其中每个顶点都是一个状态（渠道/接触点），每条边表示从一个状态移动到另一个状态的转移概率。...由于到达状态的概率仅取决于以前的状态，因此可以将其视为无记忆马尔可夫链。 电子商务公司案例研究 让我们进行真实案例研究，看看我们如何实施渠道归因建模。

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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

    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。...01 02 03 04 马尔可夫区制转移(Markov regime switching)模型旨在阐明这些类型的问题。...它将以上收益序列视为 由马尔可夫过程控制的 状态（区制）转移模型（MRS），以在状态之间进行转移。...首先，最上面的图确认了本来很难观察到的状态转移发生的时间。中间的图表明在第100天到第200天之间波动性增加（标准偏差增加）。...最重要的是，底部图清楚地表明，市场分别在第100天和200天左右从多头转为空头（然后回落）。SpecOut变量包含有关估计参数的信息，这些参数描述了牛市和熊市以及控制两者之间转移的马尔可夫过程。

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    归因分析：马尔可夫链模型在广告转化路径中的应用

    归因分析：马尔可夫链模型在广告转化路径中的应用 在数字广告领域，归因分析（Attribution Analysis）是衡量广告效果的关键技术。...马尔可夫链模型（Markov Chain Model）通过捕捉用户路径中的状态转移概率，提供了一种更科学的归因方法。本文将详细介绍马尔可夫链模型在广告转化路径中的应用，并结合代码示例展示其实现过程。...马尔可夫链模型通过建模用户路径中的状态转移，能够有效解决上述问题。 2. 马尔可夫链模型简介 马尔可夫链是一种随机过程，其核心假设是“未来状态只依赖于当前状态，而与过去状态无关”。...在广告归因中，马尔可夫链模型将用户路径中的每个接触点视为一个状态，通过计算状态间的转移概率来量化各渠道的贡献。 2.1 状态定义 开始状态（Start）：用户进入路径的起点。...总结 马尔可夫链模型为广告归因分析提供了一种科学、灵活的方法。通过建模用户路径中的状态转移，它能够准确量化各广告渠道的贡献，帮助广告主优化预算分配。

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    简单易学的机器学习算法——马尔可夫链蒙特卡罗方法MCMC

    一、马尔可夫链 1、马尔可夫链 设XtX_t表示随机变量XX在离散时间tt时刻的取值。...2、转移概率 马尔可夫链是通过对应的转移概率定义的，转移概率指的是随机变量从一个时刻到下一个时刻，从状态sis_i转移到另一个状态sjs_j的概率，即： P(i→j):=Pi,j=P(Xt+1=sj∣Xt...对于马尔可夫链，需要注意以下的两点： 1、周期性：即经过有限次的状态转移，又回到了自身； 2、不可约：即两个状态之间相互转移； 如果一个马尔可夫过程既没有周期性，又不可约，则称为各态遍历的。...二、马尔可夫链蒙特卡罗方法 1、基本思想 对于一个给定的概率分布P(X)P\left (X \right )，若是要得到其样本，通过上述的马尔可夫链的概念，我们可以构造一个转移矩阵为P\mathbf{P...}的马尔可夫链，使得该马尔可夫链的平稳分布为P(X)P\left (X \right )，这样，无论其初始状态为何值，假设记为x0x_0，那么随着马尔科夫过程的转移，得到了一系列的状态值，如：x0,x1

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    简单易学的机器学习算法——马尔可夫链蒙特卡罗方法MCMC

    对于一般的分布的采样，在很多的编程语言中都有实现，如最基本的满足均匀分布的随机数，但是对于复杂的分布，要想对其采样，却没有实现好的函数，在这里，可以使用马尔可夫链蒙特卡罗(Markov Chain Monte...MCMC的基础理论为马尔可夫过程，在MCMC算法中，为了在一个指定的分布上采样，根据马尔可夫过程，首先从任一状态出发，模拟马尔可夫过程，不断进行状态转移，最终收敛到平稳分布。...一、马尔可夫链 1、马尔可夫链 image.png 2、转移概率 image.png 3、马尔可夫链的平稳分布 image.png 二、马尔可夫链蒙特卡罗方法 1、基本思想 image.png 2、细致平稳条件...对于Metropolis采样算法，其要求选定的分布必须是对称的，为了弥补这样的一个缺陷，在下一篇中，介绍一下Metropolis-Hastings采样算法，其是Metropolis采样算法的推广形式。...参考文献 1、马尔可夫链蒙特卡罗算法 2、受限玻尔兹曼机（RBM）学习笔记（一）预备知识 3、LDA数学八卦

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    基于马尔可夫链的状态转换，用概率模型预测股市走势

    如果市场确实具有记忆性，只是这种记忆极为短暂，会呈现怎样的特性？这正是马尔可夫链可以提供洞见的领域。 马尔可夫链的基本原理 马尔可夫链本质上是一个依据特定概率规则从一个状态转移至另一个状态的数学系统。...转移矩阵：状态转换的数学表达 上述概率关系可通过转移矩阵进行精确表达： 转移矩阵是马尔可夫链的完整定义，其中每行代表当前状态，每列代表潜在的下一状态，单元格数值表示相应转移的概率。...马尔可夫链正是为这一问题提供了一个引人深思的分析框架。 市场状态的量化定义 应用马尔可夫链于股市分析的首要步骤是定义"状态"。...市场转移矩阵的构建与解读 马尔可夫链的核心是转移矩阵——一个展示各状态间转移概率的表格。...总结 基于马尔可夫链的股市状态转换模型，为我们提供了一个独特的概率视角来审视市场的短期波动与长期趋势。

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    学界 | 斯坦福论文：马尔可夫链的生成对抗式学习

    id=S1L-hCNtl 摘要：我们研究了生成对抗的训练方法来对马尔可夫链（Markov chain）的转移算子（transition operator）进行学习，目的是将其静态分布（stationary...假定 Tθ 易于采样，而且对任意 θ 都有一个有效的转移核，例如，它对所有的 x ∈ S 都满足： 因此，在 X 的范围内每一个 Tθ都定义一个时间同质的马尔可夫链。...3 马尔可夫链的对抗性训练 对于任意θ，即使πθ因为唯一的静态分布而存在，大多数情况下直接计算 x 分布的实际似然度仍然是十分困难的。...该关系可正式表述为以下关系式： 在我们的预设中，我们选择 z ∼ π 0，并令 Gθ(z) 为 t 步后的马尔可夫链状态，如果 t 足够大的话，那么 Gθ(z) 就是πθ良好的近似值。...然而，我们遇到了优化方面的问题，因为需要求沿整条马尔可夫链反向传播的梯度，这就导致了梯度更新极其昂贵，即因为梯度估计量的大方差而降低的收敛速度。

    1.5K50

    R语言中的马尔可夫区制转移(Markov regime switching)模型|附代码数据

    p=12187 最近我们被客户要求撰写关于马尔可夫区制转移模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。...RHmm从CRAN不再可用，因此我想使用其他软件包复制功能实现马尔可夫区制转移(Markov regime switching)模型从而对典型的市场行为进行预测，并且增加模型中对参数的线性约束功能。...1.用R语言模拟混合制排队随机服务排队系统 2.R语言中使用排队论预测等待时间 3.R语言中实现马尔可夫链蒙特卡罗MCMC模型 4.R语言中的马尔科夫机制转换(Markov regime switching...)模型 5.matlab贝叶斯隐马尔可夫hmm模型 6.用R语言模拟混合制排队随机服务排队系统 7.Python基于粒子群优化的投资组合优化 8.R语言马尔可夫转换模型研究交通伤亡人数事故预测 9.用机器学习识别不断变化的股市状况...——隐马尔可夫模型的应用

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    概率统计中最重要的概念:概率统计与马尔可夫链的理解

    文章主旨 本文旨在解释以下关键主题： 什么是马尔可夫过程？ 什么是马尔可夫链？ 马尔可夫链实例 什么是平稳马尔可夫链分布？ 什么是马尔可夫过程？ 让我们考虑一个物体以随机的方式移动。...这是最重要的概念。 马尔可夫性质是无记忆的，这就引出了马尔可夫链的概念。 什么是马尔可夫链？ 让我们考虑一个物体以随机的方式移动，对象（或系统）的状态可以更改。...因此，未来转变的可能性并不依赖于过去的状态。它们只取决于当前的状态。这就是我们认为它没有记忆的原因。 马尔可夫链是一个具有马尔可夫性质的随机过程。 马尔可夫链表示物体的随机运动。...马尔可夫链的概率分布可用行向量π表示，如下所示： ? 概率分布加起来是1。 有了这些信息，我们可以开始更好地理解这个过程。随着时间的推移，我们可以开始估计物体处于特定状态的概率。...因此，如果转移矩阵是P，概率分布是π，那么马尔可夫链的平稳分布是π=π*P 这是一个非常重要的概念。

    1.3K10

    用Python入门不明觉厉的马尔可夫链蒙特卡罗（附案例代码）

    在过去几个月里，我在数据科学的世界里反复遇到一个词：马尔可夫链蒙特卡洛（Markov Chain Monte Carlo , MCMC）。...这篇文章介绍了马尔可夫链蒙特卡洛在Python中入门级的应用操作，这个实际应用最终也使我学会使用这个强大的建模分析工具。...创建这个模型，我们通过数据和马尔可夫链蒙特卡洛去寻找最优的alpha和beta系数估计。 马尔可夫链蒙特卡洛 马尔可夫链蒙特卡罗是一组从概率分布中抽样，从而建立最近似原分布的函数的方法。...马尔可夫链（Markov Chain） 马尔可夫链是一个“下个状态值只取决于当前状态”的过程。（在这里，一个状态指代当前时间系数的数值分配）。...马尔可夫链的定义就是我们不需要知道一个过程中的全部历史状态去预测下一节点的状态，这种近似在许多现实问题中都很有用。

    1.5K50

    R语言有极值（EVT）依赖结构的马尔可夫链(MC)对洪水极值分析

    EVT指出，超出阈值的超出部分可以通过GPD近似。但是，EVT必须通过泊松过程来表示这些超额部分的发生。 对于下一个示例，我们使用POT包中包含的数据集。...使用马尔可夫链对依赖关系结构进行建模 超越的马尔可夫链进行超过阈值的峰分析的经典方法是使GPD拟合最大值。但是，由于仅考虑群集最大值，因此存在数据浪费。...主要思想是使用马尔可夫链对依赖关系结构进行建模，而联合分布显然是多元极值分布。这个想法是史密斯等人首先提出的。（1997）。在本节的其余部分，我们将只关注一阶马尔可夫链。...因此，所有超出的可能性为： ? 对于我们的应用程序，我们模拟具有极值依赖结构的一阶马尔可夫链。...根据图，阈值6m3 = s应该是合理的。平均剩余寿命图-左上方面板-表示大约10m3 = s的阈值应足够。

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    R语言有极值（EVT）依赖结构的马尔可夫链(MC)对洪水极值分析

    EVT指出，超出阈值的超出部分可以通过GPD近似。但是，EVT必须通过泊松过程来表示这些超额部分的发生。 对于下一个示例，我们使用POT包中包含的数据集。...这是Coles等人的χ统计量。（1999）。对于参数模型，我们有： 对于自变量，χ= 0，而对于完全依存关系，χ=1。在我们的应用中，值0.02表示变量是独立的{这是显而易见的。...使用马尔可夫链对依赖关系结构进行建模 超越的马尔可夫链进行超过阈值的峰分析的经典方法是使GPD拟合最大值。但是，由于仅考虑群集最大值，因此存在数据浪费。...主要思想是使用马尔可夫链对依赖关系结构进行建模，而联合分布显然是多元极值分布。这个想法是史密斯等人首先提出的。（1997）。在本节的其余部分，我们将只关注一阶马尔可夫链。...因此，所有超出的可能性为：  对于我们的应用程序，我们模拟具有极值依赖结构的一阶马尔可夫链。

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