首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

使用马尔可夫链的任何商业例子?

马尔可夫链是一种随机过程,它描述了一系列具有马尔可夫性质的状态转移。在商业领域,马尔可夫链可以用于预测和分析各种业务数据。以下是一些使用马尔可夫链的商业例子:

  1. 预测股票价格:在金融领域,马尔可夫链可以用于预测股票价格。通过分析过去的股票价格和交易数据,可以建立一个马尔可夫链模型,用于预测未来的股票价格走势。
  2. 客户流失预测:在市场营销领域,马尔可夫链可以用于预测客户流失。通过分析客户的消费行为、活跃度等数据,可以建立一个马尔可夫链模型,用于预测哪些客户可能流失。
  3. 电信业务分析:在电信领域,马尔可夫链可以用于分析用户行为和业务流程。通过分析用户的通话记录、短信记录等数据,可以建立一个马尔可夫链模型,用于预测用户的需求和行为,从而优化业务流程和提高服务质量。
  4. 智能交通系统:在交通领域,马尔可夫链可以用于分析交通流量和预测交通拥堵。通过分析交通数据,可以建立一个马尔可夫链模型,用于预测交通流量和交通拥堵情况,从而优化交通流动和提高交通效率。

需要注意的是,马尔可夫链模型需要大量的数据和计算能力,因此在实际应用中需要使用大数据和云计算技术来支持。腾讯云提供了一系列的云计算产品,如云服务器、云数据库、云存储等,可以支持马尔可夫链模型的开发和部署。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

马尔性质、马尔马尔过程

徒弟马尔就是属于继承师傅概率论和数论衣钵,继续开拓了很多新成果。马尔马尔过程都是非常有代表性成果之一。...这就是被后人称作马尔著名概率模型。也是在这篇论文里,马尔建立了这种大数定律。随着发展,马尔被扩大到随机过程一种,即马尔过程。...马尔:是一种最简单马尔过程,专指离散指数集马尔过程。...马尔极其扩展被广泛应用,如物理学和化学中,马尔马尔过程被用于对动力系统进行建模,形成了马尔动力学(Markov dynamics)。...马尔性质对于数学后续发展起到了基石作用,后续很多数学家在此基础上发展出了更多扩散模型和随机过程模型。说几个例子

1.4K20

马尔

马尔是满足马尔性质随机过程,本文记录相关内容。 简介 马尔 X_{1}, X_{2}, \cdots 描述了一个状态序列,其中每个状态值取决于前一个状态。...平稳分布 马尔定理 如果一个非周期马尔具有转移概率矩阵P​ ,且它任何两个状态是联通,则有: image.png 其中: 1,2, \cdots, j, \cdots ​ 为所有可能状态...称概率分布 \vec{\pi} ​ 为马尔平稳分布。 在马尔定理中: 马尔状态不要求有限, 可以是无穷多个。 非周期性在实际任务中都是满足。...如果从一个具体初始状态x_0开始,然后沿着马尔按照概率转移矩阵做调整,则得到一个转移序列 x_{0}, x_{1}, \cdots, x_{n}, x_{q_{b}+1}, \cdots 根据马尔收敛行为...平稳分布 细致平稳条件定理 ​ 满足: \pi(i) P_{i, j}=\pi(j) P_{j, i} 则 \vec{\pi} 是马尔平稳分布,这也是马尔细致平稳条件。

87810

马尔

练习题 在英国,工党成员第二代加入工党概率为 0.5,加入保守党概率为 0.4, 加入自由党概率为 0.1。...而保守党成员第二代加入保守党概率为 0.7,加入工党 概率为 0.2,加入自由党概率为 0.1。...而自由党成员第二代加入保守党概率为 0.2, 加入工党概率为 0.4,加入自由党概率为 0.4。求自由党成员第三代加入工党概 率是多少?...在经过较长时间后,各党成员后代加入各党派概率分布是否具有稳定 性?...而自由党成员第二代加入保守党概率 为 0.2, 加入工党概率为 0.4,加入自由党概率为 0.4。求自由党成员第三代加入 工党概 率是多少?

33720

MCMC之马尔

但蒙特卡罗方法需要得到对应概率分布样本集,而对于某些概率分布,得到这样样本集很困难,因此本篇我们将介绍马尔来解决这种问题。 1.马尔简介 ?...那么马尔模型状态转移矩阵和蒙特卡罗方法所需要概率分布样本集有什么关系呢? 2.马尔状态转移矩阵性质 得到马尔状态转移矩阵,我们看看马尔模型状态转移矩阵性质。...上述结果是一个非常好形式,比如我们得到了稳定概率分布所对应马尔模型状态转移矩阵,那么可以用任意概率分布样本开始,带入马尔状态转移矩阵,然后就可以得到符合对应稳定概率分布样本。...3.基于马尔采样 ? 4.马尔总结 如果假定我们可以得到所需要采样样本平稳分布所对应马尔状态转移矩阵,那么我们就可以用马尔采样得到我们需要样本集,进而进行蒙特卡罗模拟。...但是现在还有个很重要问题,随意给定一个平稳分布π ,如何得到它所对应马尔状态转移矩阵P呢?

90330

马尔模型是什么?

马尔 (Markov Chain)是什么鬼 它是随机过程中一种过程,一个统计模型,到底是哪一种过程呢?好像一两句话也说不清楚,还是先看个例子吧。...先说说我们村智商为0王二狗,人傻不拉几,见人就傻笑,每天中午12点标配,仨状态:吃,玩,睡。这就是传说中状态分布。 你想知道他n天后中午12点状态么?是在吃,还是在玩,还是在睡?...S1 是4月1号中午12点状态分布矩阵[0.6, 0.2, 0.2],里面的数字分别代表吃概率,玩概率,睡概率。 那么 4月2号状态分布矩阵 S2 = S1 * P (俩矩阵相乘)。...------------------------------------------------------------------------------------------------ 总结:马尔就是这样一个任性过程...就把下面这幅图想象成是一个马尔吧。实际上就是一个随机变量随时间按照Markov性质进行变化过程。

70950

理解AI中马尔

马尔在解决问题时有什么用?当你想对处于离散状态事物建模时,David Eastman 写道。...马尔是一位俄罗斯数学家(也是一名出色国际象棋选手),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定义:“马尔马尔过程是一个随机模型,描述一系列可能事件,其中每个事件概率仅取决于前一个事件中达到状态。”...每个当前状态(即行)总概率为 1。 那么,什么时候马尔对于解决问题是有用呢?基本上,当你想要对处于离散状态事物进行建模时,但你不知道它是如何工作。...马尔在人工智能中应用 马尔被用于预测文本设计。随着模型获得并输入更多单词,一组新统计数据将附加到更新马尔中。 注意,即使添加了额外单词,字母表中字母也不会改变。

8910

用简单易懂例子解释隐马尔模型

例如我们可能得到这么一串数字(掷骰子10次):1 6 3 5 2 7 3 5 2 4 这串数字叫做可见状态。但是在隐马尔模型中,我们不仅仅有这么一串可见状态,还有一串隐含状态。...比如,隐含状态有可能是:D6 D8 D8 D6 D4 D8 D6 D6 D4 D8 一般来说,HMM中说到马尔其实是指隐含状态,因为隐含状态(骰子)之间存在转换概率(transition probability...其实最简单而暴力方法就是穷举所有可能骰子序列,然后依照第零个问题解法把每个序列对应概率算出来。然后我们从里面把对应最大概率序列挑出来就行了。如果马尔不长,当然可行。...这个方法依然不能应用于太长骰子序列(马尔)。 我们会应用一个和前一个问题类似的解法,只不过前一个问题关心是概率最大值,这个问题关心是概率之和。...同样,我们一步一步算,有多长算多长,再长马尔总能算出来

1.1K50

使用马尔构建文本生成器

甚至新闻界也使用文本生成来辅助写作过程。 在日常生活中都会接触到一些文本生成技术,文本补全、搜索建议,Smart Compose,聊天机器人都是应用例子, 本文将使用马尔构建一个文本生成器。...对于这个项目,我们将专门使用马尔来完成。马尔过程是许多涉及书面语言和模拟复杂分布样本自然语言处理项目的基础。...但是天气会改变状态是有可能(30%),所以我们也将其包含在我们马尔模型中。 马尔是我们这个文本生成器完美模型,因为我们模型将仅使用前一个字符预测下一个字符。...使用马尔优点是,它是准确,内存少(只存储1个以前状态)并且执行速度快。...通过这个项目可以了解自然语言处理和马尔实际工作模式,可以在继续您深度学习之旅时使用

89220

渠道归因(二)基于马尔渠道归因

渠道归因(二)基于马尔渠道归因 在应用当中,序列中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转化。通过这种建模,可以选择最有效,概率最高触点路径。...这种方法需要较多数据,计算也比较复杂。本文主要参考自python实现马尔归因[1]。 马尔是一个过程,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。...马尔由三个属性定义: 状态空间:处理可能存在所有状态集合 转移概率:从一个状态转移到另一个状态概率 当前状态分布 :在过程开始时处于任何一个状态概率分布 那么用户行为路径中每个渠道可以看作这里每个状态...在知道状态空间情况下,所求渠道贡献率就是每条路径转移概率。所以马尔模型可以用来做归因分析。...共勉~ 参考资料 [1] python实现马尔归因: https://mattzheng.blog.csdn.net/article/details/117296062

30440

【学术】马尔详细介绍及其工作原理

一个常见例子是r/SubredditSimulator,它使用马尔来自动创建整个subreddit内容。...总的来说,马尔在概念上是相当直观,并且非常容易理解,因为它们可以在不使用任何高级统计或数学概念情况下实现。它们是学习概率建模和数据科学技术好方法。 ?...你现在可以利用这个分布,根据当时天气状况来预测未来几天天气。 这个例子说明了马尔许多关键概念。马尔本质上由一组转移组成,这些转移由一些满足马尔性质概率分布决定。...它们缺乏产生与上下文相关内容能力,因为他们无法将之前所有状态考虑在内。 ? 天气可视化例子 模型 马尔是一种概率自动机。...简单马尔是其他更复杂建模技术构建模块,因此,通过这些知识,你现在可以在诸如信念建模和取样等主题中使用各种技术。

1.3K70

马尔蒙特卡洛(MCMC)算法

在之前推送中我们了解到什么是马尔(Markov Chain)。...下面我们来介绍一下马尔蒙特卡洛算法(Markov Chain Monte Carlo), 在此之前,我们需要回顾一下马尔极限分布(limiting behavior)。...对于一个不可约非周期性马尔,其转移矩阵为P,当经过t->inf 步之后,其状态概率收敛于固定值, 即: Screenshot (43).png 则转移矩阵 ?...以下我们所提到两种算法都用到马尔极限分布。 马尔蒙特卡洛(MCMC)算法产生是为了解决计算机产生随机数问题。...Metropolis-Hastings(M-H)算法主要思路是构建一个马尔,其最终收敛平稳分布恰好是我们想要目标分布p(x)。

2.4K90

R语言使用马尔对营销中渠道归因建模

p=5383 介绍 在这篇文章中,我们看看什么是渠道归因,以及它如何与马尔概念联系起来。我们还将通过一个电子商务公司案例研究来理解这个概念在理论上和实践上如何运作(使用R)。...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 马尔是一个过程...马尔由三个属性定义: 状态空间 - 处理可能存在所有状态集合 转换 - 从一个状态转移到另一个状态概率 当前状态概率分布 - 在过程开始时处于任何一个状态概率分布 我们知道我们可以通过阶段...这 事实上,这是一个马尔应用。我们稍后会回来; 现在让我们坚持我们例子。如果我们要弄清楚渠道1在我们客户从始至终转换旅程中贡献,我们将使用去除效果原则。...这种情况使我们对客户分析领域马尔模型应用有了很好了解。电子商务公司现在可以自信地创建他们营销策略,并使用数据驱动见解分配他们营销预算。

1.1K20

深度学习一种变相马尔吗?

但是这个结果模型与为同样目的设计马尔有什么不同呢?我用R实现了一个字符-字符马尔来一探究竟。 ?...哪些片段是来自于RNN,哪些又是来自于马尔?可以注意到Karpathy例子来自于全集,而我马尔来自于微小莎士比亚集(大约是前者四分之一),因为我比较懒。...在生成文本时,我们可以把这个作为预测值,或者使用概率密度函数来支配采样。我选择后者因为它更有趣。 但是在马尔中状态如何捕获呢?因为马尔是无状态。...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序列,那么马尔基于前面5个状态来选择下一状态。这是在作弊吗?还是这就是RNN中隐藏层作用吗?...注:我没有使用包来训练和运行马尔,因为它低于20 LOC。这段代码一个版本将会出现在我即将出版一本书中。

1.2K40

多渠道归因分析:python实现马尔归因(三)

本篇主要是python实现马尔归因,关联文章: 多渠道归因分析(Attribution):传统归因(一) 多渠道归因分析:互联网归因江湖(二) 多渠道归因分析:python实现马尔归因(...马尔由三个属性定义: 状态空间:处理可能存在所有状态集合 转移概率:从一个状态转移到另一个状态概率 当前状态分布 - 在过程开始时处于任何一个状态概率分布 那么用户行为路径中每个渠道可以看作这里每个状态...1.2 absorption_matrix 吸收矩阵 参考:吸收马尔还有一篇论文:吸收态马尔及其应用 在马尔中,称Pij=1状态为吸收状态。...如果一个马尔中至少包含一个吸收状态,并且从每一个非吸收状态出发,都可以到达某个吸收状态,那么这个马尔称为吸收马尔(Absorbing Markov Chains) 在上图醉汉游走模型中...论文:吸收态马尔及其应用中一则使用: 2 R语言实现 基本,参考:数据运营36计:马尔对营销渠道归因建模,R语言实现 官方论文: https://papers.ssrn.com/sol3

54220

R语言使用马尔Markov Chain, MC来模拟抵押违约

p=3603 这篇文章目的是将我日常工作和R相结合。 如果我们有一些根据固定概率随时间在状态之间切换对象,我们可以使用马尔 来模拟该对象长期行为。 一个很好例子是抵押贷款。...在任何给定时间点,贷款都有违约概率。总的来说,我们将这些称为“转移概率”。假设这些概率在贷款期限内是固定。 ? 举个例子,我们将看一下传统固定利率30年期抵押贷款。...由于我们知道转移概率,我们可以预测在30年期间任何给定点贷款百分比。假设我们从T = 0开始,有100个当前贷款,0个违约和已付清贷款。...如果我们重复这个过程28次(在代码中完成)并绘制点,我们得到上面绘制时间序列。更多贷款得到了偿还而不是违约。 ---- 使用马尔来模拟抵押贷款有许多缺点。...这个模型假设我在我例子使用所有100个贷款转移概率是相同。实际上,贷款并不相同(例如,借入一笔贷款信用评分可能比另一笔贷款高得多。

67220

【彩票】彩票预测算法:离散型马尔模型

1.马尔预测模型介绍   马尔是一个能够用数学方法就能解释自然变化一般规律模型,它是由著名俄国数学家马尔在1910年左右提出。...2.马尔数学概念和性质 定义1: ? 定义2: ?...上面是2个最简单马尔数学定义,看不懂没关系,简单解释一下: 1.从状态k到k+1与时间k无关,也就是说这个随机过程与时间k无关,而从k到k+1状态,有一个转移概率,马尔核心其实也就是这个转移概率...4.马尔思想,就是根据历史数据,统计得到转移概率,然后根据滞时权重对每个状态进行预测,概率最高是最可能出现。...5.对于离散型马尔序列变量,一般计算之前需要对变量进行“马氏性”检验,统计量就是卡方分布。

4.2K10

如何用简单易懂例子解释隐马尔模型?(入门篇)

加油,每天进步一丢丢O.O 导读 隐马尔(HMM)好讲,简单易懂不好讲。这里我想说个更通俗易懂例子。我希望我读者不是专家,而是对这个问题感兴趣入门者,所以我会多阐述数学思想,少写公式。...例如我们可能得到这么一串数字(掷骰子10次):1 6 3 5 2 7 3 5 2 4 这串数字叫做可见状态。但是在隐马尔模型中,我们不仅仅有这么一串可见状态,还有一串隐含状态。...在这个例子里,这串隐含状态就是你用骰子序列。...比如,隐含状态有可能是:D6 D8 D8 D6 D4 D8 D6 D6 D4 D8 一般来说,HMM中说到马尔其实是指隐含状态,因为隐含状态(骰子)之间存在转换概率(transition probability...在我们这个例子里,D6下一个状态是D4,D6,D8概率都是1/3。D4,D8下一个状态是D4,D6,D8转换概率也都一样是1/3。

90840

如何实现马尔蒙特卡罗MCMC模型、Metropolis算法?

这个术语代表“马尔蒙特卡洛”,因为它是一种使用马尔”(我们将在后面讨论)“蒙特卡罗”(即随机)方法。...马尔蒙特卡罗 假设我们想要抽取一些目标分布,但是我们不能像从前那样抽取独立样本。有一个使用马尔蒙特卡洛(MCMC)来做这个解决方案。...首先,我们必须定义一些事情,以便下一句话是有道理:我们要做是试图构造一个马尔,它抽样目标分布作为它平稳分布。 定义 假设我们有一个三态马尔过程。...:马尔有一些不错属性。...马尔有固定分布,如果我们运行它们足够长时间,我们可以看看链条在哪里花费时间,并对该平稳分布进行合理估计。 Metropolis算法 这是最简单MCMC算法。

1.2K50

如何用简单易懂例子解释隐马尔模型?(进阶篇)

导读 和HMM模型相关算法主要分为三类,分别解决三种问题: 1)知道骰子有几种(隐含状态数量),每种骰子是什么(转换概率),根据掷骰子掷出结果(可见状态),我想知道每次掷出来都是哪种骰子(隐含状态...2)还是知道骰子有几种(隐含状态数量),每种骰子是什么(转换概率),根据掷骰子掷出结果(可见状态),我想知道掷出这个结果概率。...其实最简单而暴力方法就是穷举所有可能骰子序列,然后依照第零个问题解法把每个序列对应概率算出来。然后我们从里面把对应最大概率序列挑出来就行了。如果马尔不长,当然可行。...这个方法依然不能应用于太长骰子序列(马尔)。 我们会应用一个和前一个问题类似的解法,只不过前一个问题关心是概率最大值,这个问题关心是概率之和。...同样,我们一步一步算,有多长算多长,再长马尔总能算出来

30010
领券