在参与者之间建立马尔可夫链

马尔可夫链是一种数学模型，用于描述一系列随机事件的转移过程。它基于马尔可夫性质，即未来的状态只依赖于当前状态，与过去的状态无关。在云计算领域，建立马尔可夫链可以用于模拟和分析参与者之间的状态转移过程。

马尔可夫链在云计算中的应用场景包括资源调度、负载均衡、网络流量控制等。通过建立马尔可夫链模型，可以预测和优化云计算系统中的资源利用率，提高系统的性能和效率。

腾讯云提供了一系列与马尔可夫链相关的产品和服务，包括：

云服务器（ECS）：腾讯云的云服务器提供了弹性的计算资源，可以根据实际需求进行扩容和缩容，实现资源调度和负载均衡。
云数据库（CDB）：腾讯云的云数据库提供了高可用性和可扩展性的数据库服务，可以满足不同规模和需求的应用场景。
云网络（VPC）：腾讯云的云网络提供了安全可靠的网络通信环境，可以实现参与者之间的数据传输和通信。
人工智能（AI）：腾讯云的人工智能服务包括图像识别、语音识别、自然语言处理等功能，可以应用于马尔可夫链模型中的状态识别和转移过程。
物联网（IoT）：腾讯云的物联网平台提供了设备接入、数据存储和分析等功能，可以用于马尔可夫链模型中的参与者状态监测和数据采集。

总结起来，马尔可夫链在云计算领域的应用可以通过腾讯云的云服务器、云数据库、云网络、人工智能和物联网等产品和服务来实现。这些产品和服务可以帮助用户建立和优化马尔可夫链模型，提高云计算系统的性能和效率。

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马尔可夫性质、马尔可夫链和马尔可夫过程

这就是被后人称作马尔科夫链的著名概率模型。也是在这篇论文里，马尔科夫建立了这种链的大数定律。随着发展，马尔可夫链被扩大到随机过程的一种，即马尔可夫过程。...经典的马尔可夫链主要是研究当前状态和未来状态之间的转移概率，并可以计算出多次试验之后的每个状态的概率分布，从而将看起来毫无规律的一些随机现象变成了整体有序的状态变化。...在排队论（queueingtheory）中，马尔可夫链是排队过程的基本模型。...在信号处理方面，马尔可夫链是一些序列数据压缩算法，例如Ziv-Lempel编码的数学模型，在金融领域，马尔可夫链模型被用于预测企业产品的市场占有率。...马尔可夫链蒙特卡罗，将马尔科夫链与蒙特卡洛方法结合，把经典蒙特卡洛方法中统计独立的特性改造为马尔科夫性质的统计相关，在某些情况下对随机现象的建模效果更佳，这种方法在图像处理、信号处理、金融分析等领域有广泛应用

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马尔可夫链

马尔可夫链是满足马尔可夫性质的随机过程，本文记录相关内容。简介马尔可夫链 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。...) 马尔可夫链示例设定社会学家把人按照经济状况分成三类：下层、中层、上层。...平稳分布马尔可夫链定理如果一个非周期马尔可夫链具有转移概率矩阵P ，且它的任何两个状态是联通的，则有： image.png 其中: 1,2, \cdots, j, \cdots 为所有可能的状态...称概率分布 \vec{\pi} 为马尔可夫链的平稳分布。在马尔可夫链定理中：马尔可夫链的状态不要求有限, 可以是无穷多个。非周期性在实际任务中都是满足的。...收敛从初始概率分布 \vec{\pi}_{0} 出发, 在马尔可夫链上做状态转移, 记时刻 i 的状态 X_{i} 服从的概率分布为 \vec{\pi}_{i} , 记作 X_{i}

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马尔可夫链

练习题在英国，工党成员的第二代加入工党的概率为 0.5，加入保守党的概率为 0.4，加入自由党的概率为 0.1。...在经过较长的时间后，各党成员的后代加入各党派的概率分布是否具有稳定性？...*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Jan 12 10:42:13 2017 @author: DaiPuWei """ """ 这是练习题一: 在英国...在经过较长的时间后，各党成员的后代加入各党派的概率分布是否具有稳定性？

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MCMC之马尔可夫链

但蒙特卡罗方法需要得到对应的概率分布的样本集，而对于某些概率分布，得到这样的样本集很困难，因此本篇我们将介绍马尔可夫链来解决这种问题。 1.马尔可夫链简介 ?...因为某一时刻状态转移只依赖于它的前一个状态，那么我们只要能求出系统中任意两个状态之间的转移概率，进而得到状态转移概率矩阵，那么马尔科夫链的模型便定了。...那么马尔科夫链模型的状态转移矩阵和蒙特卡罗方法所需要的概率分布样本集有什么关系呢？ 2.马尔可夫链状态转移矩阵性质得到马尔可夫链状态转移矩阵，我们看看马尔可夫链模型状态转移矩阵的性质。...上述结果是一个非常好的形式，比如我们得到了稳定概率分布所对应的马尔可夫链模型的状态转移矩阵，那么可以用任意的概率分布样本开始，带入马尔可夫链状态转移矩阵，然后就可以得到符合对应稳定概率分布的样本。...3.基于马尔可夫链采样 ? 4.马尔可夫链总结如果假定我们可以得到所需要采样样本的平稳分布所对应的马尔可夫链状态转移矩阵，那么我们就可以用马尔可夫链采样得到我们需要的样本集，进而进行蒙特卡罗模拟。

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马尔可夫链模型是什么？

马尔可夫链（Markov Chain）是什么鬼它是随机过程中的一种过程，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。...是在吃，还是在玩，还是在睡？这些状态发生的概率分别都是多少？...------------------------------------------------------------------------------------------------ 总结：马尔可夫链就是这样一个任性的过程...就把下面这幅图想象成是一个马尔可夫链吧。实际上就是一个随机变量随时间按照Markov性质进行变化的过程。

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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。”...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。你可能会想，“但约翰知道他在做什么，不是吗？”...我们在状态机通常用于建模内部软件状态，而不是现实生活系统。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。

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马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）算法

在之前的推送中我们了解到什么是马尔可夫链（Markov Chain)。...下面我们来介绍一下马尔可夫链蒙特卡洛算法（Markov Chain Monte Carlo)，在此之前，我们需要回顾一下马尔可夫链的极限分布（limiting behavior)。...对于一个不可约非周期性的马尔可夫链，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 ?...以下我们所提到的两种算法都用到马尔可夫链的极限分布。马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）算法的产生是为了解决计算机产生随机数的问题。...Metropolis-Hastings（M-H）算法的主要思路是构建一个马尔可夫链，其最终收敛的平稳分布恰好是我们想要的目标分布p(x)。

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关于马尔可夫链的一道题目

问题解答 python模拟问题某人有 2 把伞，并在办公室和家之间往返．如果某天他在家中(办公室时)下雨而且家中(办公室)有伞他就带一把伞去上班(回家)，不下雨时他从不带伞．如果每天与以往独立地早上...当下雨才用伞，每天下雨是独立事件，在此马尔可夫链中，用表示状态量，当大于0时，转移概率为 (下雨从手边带一把伞走), (只是去了另一边，不带伞)，因此转移矩阵为：设平稳状态概率分别为

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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。...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

总的来说，马尔可夫链在概念上是相当直观的，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的情况下实现。它们是学习概率建模和数据科学技术的好方法。 ?...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。在这个例子中，通过观察从当前的一天到下一天的过渡，得到的概率分布。...示例：马尔可夫链的一般视图 ? 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。...结论现在你已经了解了马尔可夫链的基本知识，现在你应该能够轻松地用你选择的语言实现它们。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。简单的马尔可夫链是其他更复杂的建模技术的构建模块，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。

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多渠道归因分析：python实现马尔可夫链归因（三）

本篇主要是python实现马尔科夫链归因，关联的文章：多渠道归因分析（Attribution）：传统归因（一）多渠道归因分析：互联网的归因江湖（二）多渠道归因分析：python实现马尔可夫链归因（...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。...**这是马尔可夫链的一个非常有用的应用。**在上述情况下，所有渠道C1，C2，C3（在不同阶段）被称为转换状态 ; 而从一个渠道转移到另一个渠道的概率称为转移概率。...1.2 absorption_matrix 吸收矩阵参考：吸收马尔可夫链还有一篇论文：吸收态马尔可夫链及其应用在马尔可夫链中，称Pij=1的状态为吸收状态。...如果一个马尔可夫链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，那么这个马尔可夫链称为吸收马尔可夫链（Absorbing Markov Chains）在上图的醉汉游走模型中

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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。...来源：Andrej Karpathy 在另一方面，训练马尔可夫链只是简单地构造一个概率密度函数，逐步跨越今后可能的状态。这意味着所得到的概率密度函数与RNN的输出置信度不会有太大区别。...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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【彩票】彩票预测算法：离散型马尔可夫链模型

1.马尔可夫链预测模型介绍　　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。...2.马尔可夫链的数学概念和性质定义1： ? 定义2： ?...上面是2个最简单的马尔可夫链的数学定义，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，马尔可夫链的核心其实也就是这个转移概率...4.马尔可夫链的思想，就是根据历史的数据，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，概率最高的是最可能出现的。...5.对于离散型马尔可夫链序列变量，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。

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使用马尔可夫链构建文本生成器

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的例子，本文将使用马尔可夫链构建一个文本生成器。...对于这个项目，我们将专门使用马尔可夫链来完成。马尔可夫过程是许多涉及书面语言和模拟复杂分布样本的自然语言处理项目的基础。...马尔可夫过程是非常强大的，以至于它们只需要一个示例文档就可以用来生成表面上看起来真实的文本。什么是马尔可夫链?...4、建立马尔可夫链让我们构建马尔可夫链，并将概率与每个字符联系起来。...通过这个项目可以了解自然语言处理和马尔可夫链实际工作模式，可以在继续您的深度学习之旅时使用。

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如何实现马尔可夫链蒙特卡罗MCMC模型、Metropolis算法？

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。...马尔可夫链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。有一个使用马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）来做这个的解决方案。...首先，我们必须定义一些事情，以便下一句话是有道理的：我们要做的是试图构造一个马尔科夫链，它抽样的目标分布作为它的平稳分布。定义假设我们有一个三态马尔科夫过程。...马尔可夫链有固定的分布，如果我们运行它们足够长的时间，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的估计。 Metropolis算法这是最简单的MCMC算法。...run<-funagth(x)) for(iinseq_len(nsteps)) res\[i,\]<-x<-step(x,f,q) drop(res)} 这里是马尔可夫链的前1000步，目标密度在右边

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马尔可夫链蒙特卡罗法（Markov Chain Monte Carlo，MCMC）

（Markov Chain Monte Carlo，MCMC），则是以马尔可夫链（Markov chain）为概率模型的蒙特卡罗法马尔可夫链蒙特卡罗法构建一个马尔可夫链，使其平稳分布就是要进行抽样的分布...，首先基于该马尔可夫链进行随机游走，产生样本的序列，之后使用该平稳分布的样本进行近似数值计算马尔可夫链蒙特卡罗法被应用于概率分布的估计、定积分的近似计算、最优化问题的近似求解等问题，特别是被应用于统计学习中概率模型的学习与推理...定理：不可约且非周期的有限状态马尔可夫链，有唯一平稳分布存在正常返图片.png ? 定理：不可约、非周期且正常返的马尔可夫链，有唯一平稳分布存在图片.png 3....马尔可夫链蒙特卡罗法常用的马尔可夫链蒙特卡罗法有Metropolis-Hastings算法、吉布斯抽样。...马尔可夫链蒙特卡罗法的收敛性的判断通常是经验性的比如，在马尔可夫链上进行随机游走，检验遍历均值是否收敛再比如，在马尔可夫链上并行进行多个随机游走，比较各个随机游走的遍历均值是否接近一致 4.

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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...这事实上，这是一个马尔可夫链的应用。我们稍后会回来; 现在让我们坚持我们的例子。如果我们要弄清楚渠道1在我们的客户从始至终转换的旅程中的贡献，我们将使用去除效果的原则。...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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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...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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简单易学的机器学习算法——马尔可夫链蒙特卡罗方法MCMC

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、马尔可夫链设XtX_t表示随机变量XX在离散时间tt时刻的取值。...马尔可夫链指的是在一段时间内随机变量XX的取值序列(X0,X1,⋯,Xm)\left ( X_0,X_1,\cdots ,X_m \right )，它们满足如上的马尔可夫性质。...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。...接下来，需要证明在Metropolis采样算法中构造的马尔可夫链满足细致平稳条件。

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R语言使用马尔可夫链Markov Chain, MC来模拟抵押违约

如果我们有一些根据固定概率随时间在状态之间切换的对象，我们可以使用马尔可夫链来模拟该对象的长期行为。一个很好的例子是抵押贷款。在任何给定的时间点，贷款都有违约概率。...由于我们知道转移概率，我们可以预测在30年期间任何给定点的贷款百分比。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。...在时间T + 1，我们知道（根据我们的转换概率），这100个中的75个将保持。但是，15笔贷款将被清偿，10笔贷款将被违约。...由于我们假设转移概率在贷款期限内是不变的，我们可以用它们来查找当前贷款的时间t = 2。在目前T + 1的75笔贷款中，56.25笔贷款将保持在T + 2（75 * .75 = 56.25）。 ?...如果我们重复这个过程28次（在代码中完成）并绘制点，我们得到上面绘制的时间序列。更多的贷款得到了偿还而不是违约。 ---- 使用马尔可夫链来模拟抵押贷款有许多缺点。

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