通俗解释马尔可夫链
答：通俗简单的理解马尔科夫链：马尔可夫链指的是已知现在的条件下，过去的信息与未来是独立的，这个独立是条件独立性。最简单的例子就是已知父母具有某项特长天赋的条件下，孩子也拥有的概率，与已知祖宗十八代和父母的信息的条件下，孩子拥有这项天赋的概率是一样的。若要用人生的例子来讲，已知你大学学习...
答：马尔可夫链就是这样一个任性的过程，它将来的状态分布只取决于现在，跟过去无关！就把下面这幅图想象成是一个马尔可夫链吧。实际就是一个随机变量随时间按照马尔可夫性进行变化的过程。
答：马尔可夫链是具有马尔可夫性质的随机变量的一个数列。这些变量的范围，即它们所有可能取值的集合，被称为“状态空间”，而 Xn的值则是在时间n的状态。如果Xn+1对于过去状态的条件概率分布仅是Xn的一个函数，则:
答：马尔可夫链是与马尔可夫过程紧密相关的一个概念。马尔可夫链指出事物系统的状态由过去转变到现在， 再由现在转变到将来，一环接一环像一根链条，而作为马尔可夫链的动态系统将来是什么状态，取什么值， 只与现在的状态、取值有关， 而与它以前的状态、取值无关。因此，运用马尔可夫链只需要最近或现在...
答：一般来说，HMM中说到的马尔可夫链其实是指隐含量链，因为隐含量（骰子）之间存在转换概率的。在我们这个例子里，D6的下一个状态是D4，D6，D8的概率都是1/3。D4，D8的下一个状态是D4，D6，D8的转换概率也都一样是1/3。这样设定是为了最开始容易说清楚，但是我们其实是可以随意设定转换概率，...
答：我们可以用HMM模型来表示一个这样的系统，定义它的量包括：（1）每个观测下，系统处于某状态的概率，共计观测类型*系统状态类型个，（由于概率总和为1，有效的量少观测类型个）。（2）本周期系统处于某状态时，下周期各状态的概率分布（就是刚刚马尔科夫中的那个矩阵），数量为状态类型 * 状态类型个（...
答：终止马尔夫链[词典][计]terminatingMarkovchain;英[t?ein]美[t?en]n.链链条;连锁连续;拘束;连锁店或旅馆系列事物;vt.用铁链锁住;监禁束缚;
答：但是,作为一种分类器模型,这两种方法有一个共同的缺点:每个词都是单独进行分类的,标记(隐状态)之间的关系无法得到充分利用,具有马尔可夫链的 HMM 模型可以建立标记之间的马尔可夫关联性,这是最大熵模型所没有的。 最大熵模型的优点:首先,最大熵统计模型获得的是所有满足约束条件的模型中信息熵极大的模型;其次,最...
答：类似地,把刮风变成刮风（当然可以变成相同的变量）.这样学习+晚上+刮风-》吃饭+上午+刮风.同样的方法,得到一个序列,每个单元包含三个变量,也就是一个马尔可夫链.然后跳过初始的一定数量的单元（比如100个）,然后隔一定的数量取一个单元（比如隔20个取1个）.这样sample到的单元,是逼近联合分布的.
答：在人类基因组中,并非所有的序列均被编码,即是某种蛋白质的模板,已完成编码部分仅占人类基因总序列的3~5%,显然,手工的搜索如此大的基因序列是难以想象的.侦测密码区的方法包括测量密码区密码子(codon)的频率,一阶和二阶马尔可夫链,ORF(Open Reading Frames),启动子(promoter)识别,HMM(Hidden Markov Model)和...
网友评论：
池堵15691832005：
“不可约的马尔可夫链”通俗的将是什么意思?最好给出个定义 -
15573汪鱼
：[答案] 个人认为定义是:已知目前状态 (现在)的条件下,它未来的演变 (将来)不依赖于它以往的演变 ( 过去 )特性称为马尔可夫性,具有这种性质的随机过程叫做马尔可夫过程. 马尔可夫链包含于它 马尔可夫过程 Markov process 一类随机过程.它的...
池堵15691832005：
什么是马尔科夫链? -
15573汪鱼
：[答案] 马尔可夫链,因安德烈•马尔可夫(A.A.Markov,1856-1922)得名,是数学中具有马尔可夫性质的离散时间随机过程.该过程中,在给定当前知识或信息的情况下,过去(即当期以前的历史状态)对于预测将来(即当期以后的...
池堵15691832005：
马尔可夫链是啥? -
15573汪鱼
： 回答如下 马尔可夫链(英语:Markov chain),又称离散时间马尔可夫链(discrete-time Markov chain,缩写为DTMC),因俄国数学家安德烈·马尔可夫(俄语:Андрей Андреевич Марков)得名,为状态空间中经过从一个状态到另一个状态的...
池堵15691832005：
什么是马尔科夫链? -
15573汪鱼
： 马尔可夫链,因安德烈•马尔可夫(A.A.Markov,1856-1922)得名,是数学中具有马尔可夫性质的离散时间随机过程.该过程中,在给定当前知识或信息的情况下,过去(即当期以前的历史状态)对于预测将来(即当期以后的未来状态)是无关...
池堵15691832005：
什么是马尔科夫链法? -
15573汪鱼
： 如果一个过程的“将来”仅依赖“现在”而不依赖“过去”,则此过程具有马尔可夫性,或称此过程为马尔可夫过程 nx(t+1) = f( x(t) ) 时间和状态都离散的马尔科夫过程称为马尔科夫链 记作{xn = x(n), n = 0,1,2,…} –在时间集t1 = {0,1,2,…}上对离散...
池堵15691832005：
如何浅显易懂的深刻理解马尔科夫链? -
15573汪鱼
： 下一时刻状态仅取决于现在的状态,过去的状态对未来状态没有直接影响.记得采纳啊
池堵15691832005：
有哪位高手解释下马尔科夫链啊?完全看不懂的…… -
15573汪鱼
： 青蛙最熟了.随机过程里面的.就是“青蛙跳荷叶”的规则. http://baike.baidu.com/view/3053716.html?wtp=tt
池堵15691832005：
马尔代夫链是什么数学模型 -
15573汪鱼
： 你说的事马尔可夫链吧 马尔可夫链,因安德烈·马尔可夫(A.A.Markov,1856-1922)得名,是数学中具有马尔可夫性质的离散时间随机过程.该过程中,在给定当前知识或信息的情况下,过去(即当期以前的历史状态)对于预测将来(即当期以后的未来状态)是无关的.
池堵15691832005：
加权马尔科夫链是什么原理? -
15573汪鱼
： 由于每个时段的股票价格序列是一列相依的随机变量,各阶自相关系数刻画了各种滞时(各个时段)的股票价格之间的相关关系的强弱.因此,可考虑先分别依其前面若干时段的股票价格(对应的状态)对该时间段股票价格的状态进行预测,然后,按前面各时段与该时段相依关系的强弱加权求和来进行预测和综合分析,即可以达到充分、合理地利用历史数据进行预测的目的,而且经这样分析之后确定的投资策略也应该是更加合理的.这就是加权马尔可夫链预测的基本思想.
池堵15691832005：
马尔可夫的分析法? -
15573汪鱼
：[答案] 马尔可夫分析法(markov analysis)又称为马尔可夫转移矩阵法,是指在马尔可夫过程的假设前提下,通过分析随机变量的现时变化情况来预测这些变量未来变化情况的一种预测方法. 马尔可夫分析起源于俄国数学家安德烈·马尔可夫对成链的试验...
