在marckovchain库中使用rmarkovchain时，有没有办法预先指定多个初始的马尔可夫状态？ - 腾讯云开发者社区

从马尔可夫假设到隐马尔可夫模型马尔可夫假设：每个事件的发生概率只取决于前一个事件。马尔可夫链：将满足马尔可夫假设的连续多个事件串联起来，就构成了马尔可夫链。...隐马尔可夫模型：它的马尔可夫假设作用于状态序列，假设 ① 当前状态 Yt 仅仅依赖于前一个状态 Yt-1，连续多个状态构成隐马尔可夫链 y。有了隐马尔可夫链，如何与观测序列 x 建立联系呢？...根据马尔可夫假设，t+1 时的状态仅仅取决于 t 时的状态，既然一共有 N 种状态，那么从状态 Si 到状态 Sj 的概率就构成了一个 N*N 的方阵，称为状态转移矩阵 A： A=[p(yt+1=sj...联合概率：P(x,y) = P(y) P(x|y)，下面我们来分别求出P(y)和P(x|y) 顺着隐马尔可夫链走，首先 t=1 时初始状态没有前驱状态，发生概率由 π 决定： P(y1=si)=...这说明增加隐马尔可夫模型的阶数并不能提高分词器的准确率，单靠提高转移概率矩阵的复杂度并不能提高模型的拟合能力，我们需要从别的方面想办法。

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马尔可夫网络、马尔可夫模型、马尔可夫过程

在现实世界中，有很多过程都是马尔可夫过程，如液体中微粒所作的布朗运动、传染病受感染的人数、车站的候车人数等，都可视为马尔可夫过程。...因此，一阶马尔可夫过程定义了以下三个部分：状态：晴天和阴天初始向量：定义系统在时间为0的时候的状态的概率状态转移矩阵：每种天气转换的概率马尔可夫模型（Markov Model）是一种统计模型，广泛应用在语音识别...它之所以重要，是因为凡是使用隐含马尔可夫模型描述的问题都可以用它来解码，包括今天的数字通信、语音识别、机器翻译、拼音转汉字、分词等。...如同马尔可夫随机场，条件随机场为具有无向的图模型，图中的顶点代表随机变量，顶点间的连线代表随机变量间的相依关系，在条件随机场中，随机变量Y 的分布为条件机率，给定的观察值则为随机变量 X。...隐马尔可夫模型是用于标注问题的生成模型。有几个参数（π，A，B）：初始状态概率向量π，状态转移矩阵A，观测概率矩阵B。称为马尔科夫模型的三要素。

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马尔可夫链告诉你

一个比较流行的例子是 SubredditSimulator，它使用马尔可夫链自动创建整个 subreddit 的内容。...总之，马尔可夫链在概念上是非常直观，并且易于理解的，不使用任何高级的统计或者数学概念就可以实现。马尔可夫链是入门概率建模和数据科学技术的很好的开端。...具有三个可能状态的状态转移矩阵。此外，马尔可夫链也会有一个初始状态向量，由一个 N x 1 的向量表示，用这个向量来描述从 N 个状态中的某个状态开始的概率分布。...初始向量中的元素 I 代表该马尔可夫链从 I 状态开始的概率。具有四个可能状态的初始向量。这两个实体通常就是用来描述一个马尔可夫链所需的全部内容了。...我们知道如何获得从一个状态转移到另一个状态的可能性，但是如何知道经过多个步骤后发生转移的概率呢？为了将这个也形式化，我们现在要定义在 M 个步骤中从状态 I 转移到状态 J 的概率。

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一次性弄懂马尔可夫模型、隐马尔可夫模型、马尔可夫网络和条件随机场！(词性标注代码实现)

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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。...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}...如果从一个具体的初始状态x_0开始，然后沿着马尔可夫链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 根据马尔可夫链的收敛行为

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机器学习23：概率图--隐马尔可夫模型(HMM)

1，隐马尔可夫模型：隐马尔可夫模型（HMM）是可用于标注问题的统计学习模型，描述由隐藏的马尔可夫链随机生成观测序列的过程，属于生成模型。 ?...隐马尔可夫模型的两个基本假设： 1），齐次马尔科夫假设：隐藏的马尔科夫链在任意时刻t的状态只依赖于齐前一时刻的状态，其它时刻的状态及观测无关，也与时刻t无关； 2），观测独立性假设：任意时刻的观测只依赖于该时刻的马尔科夫状态...HMM 就是贝叶斯网络的一种——虽然它的名字里有和“马尔可夫网”一样的“马尔可夫”。对变量序列建模的贝叶斯网络又叫做动态贝叶斯网络。HMM就是最简单的动态贝叶斯网络。...HMM模型在特征工程时用的多，单独作为模型时用得少，比如NLP中的标注问题等。与lstm极相似，最终的概率会收敛到均衡状态。...在左图GMM-HMM 中，HMM 的观察概率由GMM 生成。

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理解隐马尔可夫模型

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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。 ?...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。...我们现在知道了如何获得从一个状态转移到另一个状态的机会，但是如何找到在多个步骤中找到转移的机会呢?为了使它正式化，我们现在想要确定在M步中从状态I转移到状态J的概率。事实证明，这其实很简单。...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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隐马尔可夫模型、最大熵马尔科夫模型、条件随机场

马尔可夫性质（Markov Property）是概率论中的一个概念：当一个随机过程在给的那个现在状态及所有过去状态的情况下，其未来状态的条件概率分布仅依赖于当前状态；换句话说，在给定现在状态时，它与过去状态...，概率图模型如下所示：在简单的马尔可夫模型中，所有状态对观测者都是可见的，因此马尔可夫模型仅仅包括中间状态的转移概率。...在隐马尔可夫模型中，参数包括了隐状态之间的转移概率、隐状态到观测状态的输出概率，隐状态 x 的取值空间，观测状态 y 的取值空间以及初始状态的概率分布。...下面以中文分词为例介绍隐马尔可夫模型的常见应用场景：首先对语料库中的中文句子中的每一个字做一下标注，B表示一个词开头的第一个字，M表示一个词的中间字，E表示词结尾的第一个字，S表示一个单字词（可以看作是一种特例...隐马尔可夫模型建模时考虑了隐状态间的转移概率和隐状态到观测状态的输出概率。

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独家 | 一文读懂语音识别（附学习资源）

3.2 隐马尔科夫模型我们现在考虑一个离散的随机序列，若转移概率符合马尔可夫性质，即将来状态和过去状态独立，则称其为一条马尔可夫链 (Markov Chain)。...若转移概率和时间无关，则称其为齐次 (homogeneous) 马尔可夫链。马尔可夫链的输出和预先定义好的状态一一对应，对于任意给定的状态，输出是可观测的，没有随机性。...如果我们对输出进行扩展，使马尔可夫链的每个状态输出为一个概率分布函数。这样的话马尔可夫链的状态不能被直接观测到，只能通过受状态变化影响的符合概率分布的其他变量来推测。...我们称以这种以隐马尔可夫序列假设来建模数据的模型为隐马尔可夫模型。对应到语音识别系统中，我们使用隐马尔可夫模型来刻画一个音素内部子状态变化，来解决特征序列到多个语音基本单元之间对应关系的问题。...在语音识别任务中使用隐马尔可夫模型需要计算模型在一段语音片段上的可能性。

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哈工大学习笔记 | 图文并茂详解隐马尔可夫模型

具有这些特征，那么这个随机变量序列称为一个马尔可夫过程（链）。 Markov的形式化表示：一个马尔可夫模型是一个三元组 ? ，其中 ? 是状态的集合， ? 是初始状态的概率， ?...是状态间的转移概率。具体例子用图形表示如下， ? 相应的 ? 分别是， ? 隐马尔可夫模型与马尔可夫模型不同的是各个状态（或者状态转移弧）都有一个输出，但是状态是不可见的。...最大的灵活性：在状态转移中以特定的概率分布输出， ? 这就得到了我们要讲的隐马尔可夫模型。二. 隐马尔可夫模型(HMM) 1.HMM的形式化定义 HMM是一个五元组 ? ，其中 ?...个长度相同的观测序列和对应的状态序列 ? ，那么可以利用极大似然估计法来估计隐马尔可夫模型的参数 ? ，具体估计方法如下： 1. 转移概率 ? 的估计设样本中时刻 ? 处于状态 ? 时刻 ?...初始状态概率 ? 的估计 ? 为 ? 个样本中初始状态为 ? 的概率由于监督学习的方法需要使用训练数据，而人工标注的代价往往很高，有时会采用非监督学习的方法。

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隐马尔可夫模型攻略

谈到 HMM，首先简单介绍一下马尔可夫过程 (Markov Process)，它因俄罗斯数学家安德烈·马尔可夫而得名，代表数学中具有马尔可夫性质的离散随机过程。...这里 x 为过程中的某个状态。上面这个恒等式可以被看作是马尔可夫性质。　　马尔可夫链的在很多应用中发挥了重要作用，例如，谷歌所使用的网页排序算法（PageRank）就是由马尔可夫链定义的。...到这里，我们就为上面的一阶马尔科夫过程定义了以下三个部分：状态：晴天、阴天和下雨初始向量：定义系统在时间为0的时候的状态的概率状态转移矩阵：每种天气转换的概率所有的能被这样描述的系统都是一个马尔科夫过程...隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Model) 是一种统计模型，用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数，然后利用这些参数来作进一步的分析。...在正常的马尔可夫模型中，状态对于观察者来说是直接可见的。这样状态的转换概率便是全部的参数。而在隐马尔可夫模型中，状态并不是直接可见的，但受状态影响的某些变量则是可见的。

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Markov-Chain

马尔可夫链（Markov Chain）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。...如果可能的状态集S是有限的，那么，我们可以提供马尔可夫链的可视化表示结果，如下图所示： ?...因此，一旦我们有了向量的已知初始值（这是可以理解的，因为我们是从一个可观察的状态开始的，因此将有一个包含多个0的向量，但在初始状态的位置上只有一个0），这样就可以计算过程在任何时间点上的分布了。...在讨论马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法的时候，不变分布是一个关键的概念。它包括一类从概率分布中抽样的算法，这个概率分布构造了一个马尔可夫链，而这个马尔可夫链则希望把这个分布作为它的不变分布。...要绕过这个问题，我们已有了一些方法，如拒绝抽样和重要性抽样等等，它们使用了一个更简单的函数，称为“proposal” 让我们模拟一个马尔可夫链，现在，考虑一个变量，今天的状态可能只取决于昨天的状态，这个变量有可能指的是天气

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学界 | 斯坦福论文：马尔可夫链的生成对抗式学习

初步试验结果显示，当它临近其静态时，马尔可夫链可以生成高质量样本，即使是对于传统生成对抗网络相关理念中的较小结构亦是如此。 1 引言（略） 2 问题预设设 S 为随机变量的序列的状态空间。...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。...我们为训练生成器使用两种类型的样本，并优化 θ 这样的样本以骗过辨别器： 1. 样本在 t¯步时，给定起始样本 x0 ∼ π 0。 2....样本在 tˆ步时，给定一个带小量随机扰动的数据样本 x ∼ pd。直观讲，第一个条件鼓励马尔可夫链在（长度 t 的）相对短的运行中向 pd 收敛。...该图通过初始 x0 的采样，100 批的数据样本生成的，迁跃算符重复使用。

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强化学习从基础到进阶-案例与实践：马尔科夫决策、贝尔曼方程、动态规划、策略价值迭代

在强化学习中，智能体与环境就是这样进行交互的，这个交互过程可以通过马尔可夫决策过程来表示，所以马尔可夫决策过程是强化学习的基本框架。...2.1 马尔可夫过程 2.1.1 马尔可夫性质在随机过程中，马尔可夫性质（Markov property）是指一个随机过程在给定现在状态及所有过去状态情况下，其未来状态的条件概率分布仅依赖于当前状态...马尔可夫性质也可以描述为给定当前状态时，将来的状态与过去状态是条件独立的。如果某一个过程满足马尔可夫性质，那么未来的转移与过去的是独立的，它只取决于现在。马尔可夫性质是所有马尔可夫过程的基础。...在马尔可夫决策过程中，动作是由智能体决定的，智能体会采取动作来决定未来的状态转移。...因为不管是在马尔可夫奖励过程，还是在马尔可夫决策过程中，价值函数 V 包含的变量都是只与状态有关，其表示智能体进入某一个状态，未来可能得到多大的价值。

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如何实现模拟人类视觉注意力的循环神经网络？

通过增强学习，一个智能体（agent）应该知道在什么状态下应该采取什么行为。假设一个智能体处于下图（a）中所示的 4x3 的环境中。从初始状态开始，它需要每个时间选择一个行为（上、下、左、右）。...提到马尔科夫，大家通常会立刻想起马尔可夫链（Markov Chain）以及机器学习中更加常用的隐式马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）。...它们都具有共同的特性便是马尔可夫性：当一个随机过程在给定现在状态及所有过去状态情况下，未来状态的条件概率分布仅依赖于当前状态；换句话说，在给定现在状态时，它与过去状态是条件独立的，那么此随机过程即具有马尔可夫性质...具有马尔可夫性质的过程通常称之为马尔可夫过程。...马尔可夫决策过程（Markov Decision Process），其也具有马尔可夫性，与上面不同的是 MDP 考虑了动作，即系统下个状态不仅和当前的状态有关，也和当前采取的动作有关。

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【机器学习】隐马尔可夫模型

本文介绍了隐马尔可夫模型，首先介绍了隐马尔科夫模型定义，核心思想是引入了隐状态序列（引入隐状态是所有隐因子模型最巧妙的地方，如：隐因子分解，LDA），然后介绍了隐马尔科夫模型要解决的三个问题，1）在参数已知的情况下计算可观测序列的总概率...作者 | 文杰编辑 | yuquanle 隐马尔可夫模型 A、隐马尔科夫模型定义隐马尔科夫模型是一种时序的概率模型，描述由一个隐的马尔科夫链随机生成的不可观察的隐状态序列，在每一个隐状态下随机产生观察值构成一个可观测的随机序列...而用发射概率来表示状态到字的关系。值得注意的是隐马尔可夫模型中：即与之间独立作用。隐马尔科夫模型由状态集，观测集，初始状态转移概率，状态转移概率，以及发射概率确定。...是初始状态的概率分布：其中，表示在时刻状态为的概率。由此，马尔科夫模型定义完成。至于为何这样定义，隐状态的意义是什么，就是模型的价值所在，如何理解隐状态也是一种个人体会。...无监督（Baum-Welch）：隐马尔可夫模型中隐状态其实是一个隐变量，EM算法这类含有隐变量模型的通用求解算法，思路是初始化一个隐变量的概率分布，E步：期望最大化来更新样本的隐变量(值，概率)，M

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【机器学习研究】隐马尔可夫模型 (HMM) 最认真研究

谈到 HMM，首先简单介绍一下马尔可夫过程 (Markov Process)，它因俄罗斯数学家安德烈·马尔可夫而得名，代表数学中具有马尔可夫性质的离散随机过程。...这里 x 为过程中的某个状态。上面这个恒等式可以被看作是马尔可夫性质。　　马尔可夫链的在很多应用中发挥了重要作用，例如，谷歌所使用的网页排序算法（PageRank）就是由马尔可夫链定义的。...到这里，我们就为上面的一阶马尔科夫过程定义了以下三个部分：　　状态：晴天、阴天和下雨　　初始向量：定义系统在时间为0的时候的状态的概率　　状态转移矩阵：每种天气转换的概率所有的能被这样描述的系统都是一个马尔科夫过程...隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Model) 是一种统计模型，用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数，然后利用这些参数来作进一步的分析。...在正常的马尔可夫模型中，状态对于观察者来说是直接可见的。这样状态的转换概率便是全部的参数。而在隐马尔可夫模型中，状态并不是直接可见的，但受状态影响的某些变量则是可见的。

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Markov与HMM

有兴趣的可以去看下我这篇论文 HMM（隐马尔可夫模型）所谓隐，就是看不见的意思。借用一句话："当看到方便面中的油包变成固体的时候，宅男知道，冬天来了"。...,N $$ 表示时刻$t=1$处于状态$q_i$的概率。例如最开始是春、夏、秋、冬四个季节的概率隐马尔可夫模型由初始状态概率向量$\pi$、状态转移概率矩阵$A$和观测概率矩阵$B$决定。...因此隐马尔可夫模型$\lambda$可以用三元符号表示，即 $$ \lambda=(A,B, \pi) $$ $A,B,\pi$称为隐马尔可夫模型的三要素状态转移概率矩阵$A$与初始状态概率向量$\pi...$确定了隐藏的马尔可夫链，生成不可观测的状态序列。...观测概率矩阵B确定了如何从状态生成观测，与状态序列综合确定了如何产生观测序列从定义可知，隐马尔可夫模型作了两个基本的假设：齐次马尔可夫性假设，即假设隐藏的马尔可夫链在任意时刻$t$的状态只依赖于其前一时刻的状态

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Matlab马尔可夫区制转换动态回归模型估计GDP增长率|附代码数据

创建模型进行估计通过指定转移矩阵和两个区制的AR（0）（仅常数）子模型的两状态离散时间马尔可夫链，为朴素估计量创建马尔可夫转换动态回归模型。标记状态。...创建包含初始值的模型创建一个完全指定的马尔可夫转换动态回归模型，该模型具有与相同的结构 Mdl，但是将所有可估计的参数都设置为初始值。...指定预采样观测值，并在估计过程终止时在每次迭代时绘制对数似然度。访问预期的平滑状态概率和对数似然在估计马尔可夫转换动态回归模型中考虑模型和数据。创建部分指定的模型进行估计。...创建完全指定的模型，其中包含估计过程的初始参数值。加载并预处理数据。使模型拟合数据。当算法终止时，返回预期的平滑状态概率和对数似然。...创建包含初始值的模型创建具有与相同结构的完全指定的马尔可夫转换动态回归模型 Mdl，但将所有可估计参数设置为初始值，并将具有相等约束的参数设置为中指定的值 Mdl。估计模型使模型拟合模拟数据。

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详解隐马尔可夫模型(HMM)中的维特比算法

马尔可夫网络、马尔可夫模型、马尔可夫过程

马尔可夫链告诉你

一次性弄懂马尔可夫模型、隐马尔可夫模型、马尔可夫网络和条件随机场！(词性标注代码实现)

马尔可夫链

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