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)
作者 | DarkScope,蚂蚁金服高级算法工程师,致力于算法技术的创新和实际应用,乐于通过博客的方式对技术进行分享和探讨。
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
在贝叶斯方法中,马尔可夫链蒙特卡罗方法尤其神秘 ( 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** )。
某些策略在波动剧烈的市场中表现良好,而其他策略则需要强劲而平稳的趋势,否则将面临长时间的下跌风险。搞清楚什么时候开始或停止交易策略,调整风险和资金管理技巧,甚至设置进入和退出条件的参数都取决于市场“制度”或当前的情况。
上一节笔记:随机过程(7)——更新奖赏过程:交替更新过程,生存与濒死时间,观察悖论
上一节笔记:随机过程(2)——极限状态的平稳分布与周期(上),一些特殊的马尔科夫链
这只是众多算法之一。这个术语代表“马尔可夫链蒙特卡洛”,因为它是一种使用“马尔可夫链”(我们将在后面讨论)的“蒙特卡罗”(即随机)方法。MCMC只是蒙特卡洛方法的一种,尽管可以将许多其他常用方法看作是MCMC的简单特例。
上一节笔记:随机过程(8)——更新过程在排队论的两个应用,PASTA,连续时间马尔科夫链引入
一组独立同分布的随机变量:\(X_1,X_2,X_3,...,X_n\),期望μ,方差\(σ^2\),则这组随机变量的均值为
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) ( 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** )。
这是《随机过程》系列习题课的第二部分。这一部分我们会介绍从连续时间马尔科夫链到布朗运动的一些习题。这一部分的难度相对大一些,当然了,我们提供的习题也会稍微少一些。
在编程中,我们经常会遇到需要根据一定的概率来做出选择的情况,比如在游戏中随机生成事件、在机器学习中采样数据等。Python提供了多种方法来实现这种基于概率的选择,本文将介绍其中的几种方法,并给出相应的代码示例。
上一节笔记:随机过程(9)——连续时间马尔科夫链的泊松过程描述,爆炸现象,离散马尔科夫链对比
AiTechYun 编辑:xiaoshan 马尔可夫链是一种相当常见的、相对简单的统计模型随机过程的方法。它们已经被应用于许多不同的领域,从文本生成到金融建模。一个常见的例子是r/SubredditS
夏普里值(Shapley Value)指所得与自己的贡献匹配的一种分配方式,由诺贝尔奖获得者夏普里(Lloyd Shapley)提出,它对合作博弈在理论上的重要突破及其以后的发展带来了重大影响。
本文介绍了马尔可夫决策过程,首先给出了马尔可夫决策过程的定义形式,其核心是在时序上的各种状态下如何选择最优决策得到最大回报的决策序列,通过贝尔曼方程得到累积回报函数;然后介绍两种基本的求解最优决策的方法,值迭代和策略迭代,同时分析了两种方法的适用场景;最后回过头来介绍了马尔科夫决策过程中的参数估计问题:求解-即在该状态下采取该决策到底下一状态的概率。
提到自然语言的生成时,人们通常认为要会使用高级数学来思考先进的AI系统,然而,并不一定要这样。在这篇文章中,我将使用马尔可夫链和一个小的语录数据集来产生新的语录。 马尔可夫链 马尔可夫链是一个只根据先前事件来预测事件的随机模型。举一个简单的例子:我的猫可能的状态变化。我有一只猫,它一般都是在吃、睡或者玩。它大多时间在睡觉。不过,她偶尔会醒来吃点东西。通常情况下,吃完以后,她会变得很活泼,开始玩玩具,然后她要么回去睡觉,要么再次吃东西(我想他家的猫可能是橘色的)。 我的猫的状态可以很容易地用马尔可夫链建模,因
本文写作目的:尽量通俗讲解强化学习知识,使读者不会被各种概念吓倒!本文是第一篇,但是最关键的一篇是第二篇马尔科夫决策过程(Markov Decision Process,MDP),只有充分理解了马尔科夫决策过程,才能游刃有余的学习后续知识,所以希望读者能够将MDP深入理解后再去学习后续内容。
马尔可夫模型(Markov Model)是一种统计模型,广泛应用在语音识别,词性自动标注,音字转换,概率文法等各个自然语言处理等应用领域。经过长期发展,尤其是在语音识别中的成功应用,使它成为一种通用的统计工具。 ———–百度
DDMP 中把正向扩散和逆扩散以及生成(采样)过程都看成是一个马尔科夫链,每一步扩散都与上一步产生的数据有关。因为是在近似拟扩散过程,所以每一步的扩散率必须要取值很小,故扩散步数取值必须要大(比如T=1000),而导致模型执行耗时过大。DDIM则通过观察优化目标中的特性,在满足和DDPM 同样的边缘分布下,提出了非马尔科夫过程来进行生成(采样),从而大幅度加速了模型,并且还具有生成一致性。
这一期将介绍另一种生成模型—玻尔兹曼机,虽然它现在已经较少被提及和使用,但其对概率密度函数的处理方式能加深我们对生成模型的理解。
为了帮助客户使用POT模型,本指南包含有关使用此模型的实用示例。本文快速介绍了极值理论(EVT)、一些基本示例,最后则通过案例对河流的极值进行了具体的统计分析
每个数据科学家一旦开始研究统计模型,就会遇到马尔可夫链和马尔可夫过程这两个术语。本文将以一种易于理解的方式解释马尔可夫过程的基本概念。
“了解不同的股市状况,改变交易策略,对股市收益有很大的影响。弄清楚何时开始或何时止损,调整风险和资金管理技巧,都取决于股市的当前状况。
这首曲子,名为aisatsana,来自电子乐大师Aphex Twin,只有5分多钟。
MC(Monte-Carlo)的方法,在Sutton的书中有比较权威并详细的说明。地址:https://rl.qiwihui.com/zh_CN/latest/index.html
因为个人时间的关系,从这学期入学开始,我们换一种新的更新方式。开始主要以专题文章为主,系列文章为辅。在专题文章中,我们不会具体写出每一个内容的来龙去脉,但是我们依然会注重文章中的细节和文字的打磨。希望新的形式也能够让大家喜欢。
最近我们被客户要求撰写关于MDP的研究报告,包括一些图形和统计输出。 在强化学习中,我们有兴趣确定一种最大化获取奖励的策略。假设环境是马尔可夫决策过程(MDP)的理想模型,我们可以应用动态编程方法来解决强化学习问题
最近我们被客户要求撰写关于马尔可夫区制转换动态回归的研究报告,包括一些图形和统计输出。
选自towardsdatascience 作者:Devin Soni 机器之心编译 参与:Nurhachu Null、刘晓坤 什么是马尔可夫链?什么时候应该使用它们?它们是如何运作的? 马尔可夫链是一
但其实上面这些鸡汤句子全都是电脑生成的,而且其生成鸡汤文所用的程序还不到 20 行 Python 代码。
本文估计实际GDP增长率的两状态Markov区制转换动态回归模型 (点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
在MCMC(一)蒙特卡罗方法中,我们讲到了如何用蒙特卡罗方法来随机模拟求解一些复杂的连续积分或者离散求和的方法,但是这个方法需要得到对应的概率分布的样本集,而想得到这样的样本集很困难。因此我们需要本篇讲到的马尔科夫链来帮忙。
作者 | Ben Shaver 翻译 | 刘畅 编辑 | Donna 大多数时候,贝叶斯统计在结果在最好的情况下是魔法,在最糟糕时是一种完全主观的废话。在用到贝叶斯方法的理论体系中,马尔可夫链蒙特卡洛方法尤其神秘。 这篇文章将介绍马尔可夫链蒙特卡洛方法,极其背后的基本数学推理。 首先,什么是马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)方法呢? 最简短的回答就是: “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
IT派 - {技术青年圈} 持续关注互联网、大数据、人工智能领域 大多数时候,贝叶斯统计在结果在最好的情况下是魔法,在最糟糕时是一种完全主观的废话。在用到贝叶斯方法的理论体系中,马尔可夫链蒙特卡洛方法尤其神秘。 这篇文章将介绍 马尔可夫链蒙特卡洛方法 ,极其背后的基本数学推理。 >>>> 首先,什么是 马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC) 方法呢? 最简短的回答就是: “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。
解决平稳分布π所对应的马尔可夫链状态转移矩阵P之前,我们先看一下马尔可夫链的细致平稳条件。其定义为:如果非周期马尔可夫链的状态转移矩阵P和概率分布π(x)对于所有的i,j满足下列方程,则概率分布π(x)是状态转移矩阵P的平稳分布。
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 Carlo, MCMC)方法,其中Metropolis-Hastings采样和Gibbs采样是MCMC中使用较为广泛的两种形式。
马尔可夫链是一个能够用数学方法就能解释自然变化的一般规律模型,它是由著名的俄国数学家马尔科夫在1910年左右提出的。马尔科夫过程已经是现在概率论中随机过程理论的一个重要方面。经过了一百年左右的发展,马尔可夫过程已经渗透到各个领域并发挥了重要的作用,如在我们熟知的经济、通信领域,除此之外在地质灾害、医疗卫生事业、生物学等自然科学领域也发挥了非常重要的作用。
归因模型是指一种或一组规则,用于确定如何将销售功劳和转化功劳分配给转化路径中的接触点。
依存句法分析,法国语言学家L.Tesniere1959年提出。句法,句子规则,句子成分组织规则。依存句法,成分间依赖关系。依赖,没有A,B存在错误。语义,句子含义。
中将介绍一个流行的机器学习项目——文本生成器,你将了解如何构建文本生成器,并了解如何实现马尔可夫链以实现更快的预测模型。
大家好!这是一个全新的系列,我们会给大家介绍随机过程(Stochastic Process)相关的内容。
马尔可夫链(Markov Chain),又称为离散时间马尔可夫链,可以定义为一个随机过程Y,在某时间t上的任何一个点的值仅仅依赖于在时间t-1上的值。这就表示了我们的随机过程在时间t上具有状态x的概率,如果给出它之前所有的状态,那么就相当于在仅给出它在时间t-1的状态的时候,在时间t上具有状态x的概率。
在网上看到一篇关于隐马尔科夫模型的介绍,觉得简直不能再神奇,又在网上找到大神的一篇关于如何用隐马尔可夫模型实现中文拼音输入的博客(http://sobuhu.com/ml/2013/03/07/hmm-pinyin-input-method.html),无奈大神没给可以运行的代码,只能纯手动网上找到了结巴分词的词库,根据此训练得出隐马尔科夫模型,用维特比算法实现了一个简单的拼音输入法。githuh地址:https://github.com/LiuRoy/Pinyin_Demo 原理简介 隐马尔科夫模型 抄
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。
马尔可夫链,通俗来说,和独立随机事件(比如投硬币猜正反面,每次事件都是独立的,可能正面可能反面,且每一次投硬币的结果都不可能受上一次结果的影响)的区别是,当前的状态,可以影响下一个状态。
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