强化学习大家这几年应该不陌生，从AlphaGo到AlphaZero让大家见识到了强化学习的力量。我们今天给大家介绍一个在强化学习中核心思维马尔可夫决策过程（MDP）。...马尔科夫决策过程是基于马尔科夫论的随机动态系统的最优决策过程。它是马尔科夫过程与确定性的动态规划相结合的产物，故又称马尔科夫型随机动态规划，属于运筹学中数学规划的一个分支。...今天我们给大家介绍下马尔可夫决策过程中用到一些算法以及这些算法在R语言中如何实现的。 首先我们需要安装一个结合的工具包MDPtoolbox。...安装步骤我们不赘述了，接下来看下里面的主要的函数： 首先我们看下基础的函数： 1. mdp_example_forest创建简单的森林管理MDP模型。参数默认设置 ?...转移概率（P）和奖励矩阵（R）具体形式： ? 实例代码： mdp_example_forest() ? 2. mdp_example_rand 创建随机的MDP模型。具体参数： ?
隐马尔可夫模型与序列标注 4.1 序列标注问题 4.2 隐马尔可夫模型 4.3 隐马尔可夫模型的训练 4.4 **隐马尔可夫模型的预测** 4.5 隐马尔可夫模型应用于中文分词 4.6 性能评测 4.7...隐马尔可夫模型与序列标注 第3章的n元语法模型从词语接续的流畅度出发，为全切分词网中的二元接续打分，进而利用维特比算法求解似然概率最大的路径。...一般而言，由字构词是序列标注模型的一种应用。 在所有“序列标注”模型中，隐马尔可夫模型是最基础的一种。...既然一阶隐马尔可夫模型过于简单，是否可以切换到二阶来提高分数呢？ 答案是可以的，跟一阶类似，这里不再详细介绍二阶隐马尔可夫模型，详细请看原书。...4.7 总结 这一章我们想解决的问题是新词识别，为此从词语级模型切换到字符级模型，将中文分词任务转换为序列标注问题。作为新手起步，我们尝试了最简单的序列标注模型----隐马尔可夫模型。
p=9686 ---- 在本文中，将对“牛市”和“熊市”两个独立机制下的市场收益进行模拟。隐马尔可夫模型识别处于特定状态的概率。...在概述了模拟数据的过程之后，将隐马尔可夫模型应用于美国股票数据，以确定基本机制。 市场体制 将隐马尔可夫模型应用于状态检测是棘手的，因为该问题实际上是无监督学习的一种形式。...： plot(returns, type="l", xlab='', ylab="Returns") [R 在此阶段，可以使用Expectation Maximization算法指定隐马尔可夫模型并进行拟合...使用quantmod库下载： 绘制gspcRets时间序列显示2008和2011时期： plot(gspcRets) [ 使用EM算法拟合隐马尔可夫模型。...每种方案的收益率和后验概率作图： 请注意，在2004年和2007年期间，市场较为平静，因此在此期间，隐马尔可夫模型第二种机制的可能性较高。然而，在2007年至2009年之间，由于次贷危机。
本文选自《MATLAB中的马尔可夫区制转移(Markov regime switching)模型》。...PYTHON用时变马尔可夫区制转换（MRS）自回归模型分析经济时间序列 R语言使用马尔可夫链对营销中的渠道归因建模 matlab实现MCMC的马尔可夫转换ARMA - GARCH模型估计 R语言隐马尔可夫模型...HMM识别不断变化的股票市场条件 R语言中的隐马尔可夫HMM模型实例 用机器学习识别不断变化的股市状况—隐马尔科夫模型(HMM) Matlab马尔可夫链蒙特卡罗法（MCMC）估计随机波动率（SV，...Stochastic Volatility） 模型 MATLAB中的马尔可夫区制转移(Markov regime switching)模型 Matlab马尔可夫区制转换动态回归模型估计GDP增长率...R语言隐马尔可夫模型HMM识别股市变化分析报告 R语言中实现马尔可夫链蒙特卡罗MCMC模型
让我们考虑一个简化的示例。牛市可以被定义股票市场普遍看涨且持续时间较长的市场。熊市对应于指延续时间相对较长的大跌并且有相对较高的波动性。...由于数据的波动性，可能难以检测何时熊市发生：上面的图看起来非常像是一个随机过程，而不是相邻的牛市/熊市/牛市时期。...马尔可夫区制转换(Markov regime switching)模型旨在阐明这些类型的问题。它将以上收益序列视为 由马尔可夫过程控制的 状态（区制）切换模型（MRS），以在状态之间进行切换。...生成的图向我们展示了几件事。首先，最上面的图确认了很难观察到状态转换发生的地方。中间的图表明在第100天到第200天之间波动性增加（标准偏差增加）。...最重要的是，底部图清楚地表明，市场分别在第100天和200天左右从多头转为空头（然后回落）。SpecOut变量包含有关估计参数的信息，这些参数描述了牛市和熊市以及控制两者之间过渡的马尔可夫过程。
p=5383 介绍 在这篇文章中，我们看看什么是渠道归因，以及它如何与马尔可夫链的概念联系起来。我们还将通过一个电子商务公司的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。...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。...这种情况使我们对客户分析领域马尔可夫链模型的应用有了很好的了解。电子商务公司现在可以自信地创建他们的营销策略，并使用数据驱动的见解分配他们的营销预算。
p=17592 最近我们被客户要求撰写关于隐马尔可夫HMM模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。...最近，我们使用隐马尔可夫模型开发了一种解决方案，并被要求解释这个方案 HMM用于建模数据序列，无论是从连续概率分布还是从离散概率分布得出的。...取而代之的是，我们只知道后来吃了多少软糖。我们不知道颜色，仅是从罐子中取出的软糖的最终数量。我们怎么知道谁掷骰子？HMM。 在此示例中，状态是掷骰子的人，A或B。观察结果是该回合中吃了多少软糖。...点击标题查阅往期内容 隐马尔可夫模型(HMM)识别不断变化的股市状况股票指数预测实战 01 02 03 04 考虑到我们构造的问题，这可能是一个相对简单的案例。如果转移概率大得多怎么办？ ...本文选自《R语言中的隐马尔可夫HMM模型实例》。
最近我们被客户要求撰写关于马尔可夫转换模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文描述了R语言中马尔克夫转换模型的分析过程 首先，对模拟数据集进行详细建模。...图1中的线性模型残差图表明，它们的自相关很强。残差的诊断图（图2）确认它们似乎不是白噪声，并且具有自相关关系。接下来，将自回归马尔可夫转换模型（MSM-AR）拟合到数据。自回归部分设置为1。...> plot(mod.mswm,expl="x") ---- 点击标题查阅往期内容 R语言如何做马尔可夫转换模型markov switching model 01 02 03 04 交通事故...该数据的目的是研究死亡人数与气候条件之间的关系。由于在周末和工作日变量之间存在不同的行为，因此我们说明了在这种情况下使用广义马尔科夫转换模型的情况。 在此示例中，响应变量是计数变量。...为了适应广义马尔可夫转换模型，必须包含族参数，而且glm没有标准偏差参数，因此sw参数不包含其切换参数。
p=12227 摘要 本文描述了R语言中马尔克夫转换模型的分析过程。首先，对模拟数据集进行详细建模。接下来，将马尔可夫转换模型拟合到具有离散响应变量的真实数据集。用于验证对这些数据集建模的不同方法。...图1中的线性模型残差图表明，它们的自相关很强。残差的诊断图（图2）确认它们似乎不是白噪声，并且具有自相关关系。接下来，将自回归马尔可夫转换模型（MSM-AR）拟合到数据。自回归部分设置为1。...该数据的目的是研究死亡人数与气候条件之间的关系。由于在周末和工作日变量之间存在不同的行为，因此我们说明了在这种情况下使用广义马尔科夫转换模型的情况。 在此示例中，响应变量是计数变量。...deviance: 567.94 on 362 degrees of freedom AIC: 1755.9 Number of Fisher Scoring iterations: 5 下一步，使用拟合马尔可夫转换模型...为了适应广义马尔可夫转换模型，必须包含族参数，而且glm没有标准偏差参数，因此sw参数不包含其切换参数。
在本文中，我们将探讨如何通过使用一种强大的机器学习算法来识别不同的市场机制，称为“隐马尔可夫模型”。 隐马尔可夫模型 马尔科夫模型是一个概率过程，看当前的状态来预测下一个状态。...这就是隐马尔可夫模型（HMM）发挥作用的地方。他们能够估计每个制度的转变概率，然后根据目前的情况输出最可能的制度。 交易申请非常清晰。...首先，我们安装这些库并在R中构建我们的数据集。...点击标题查阅往期内容 R语言连续时间马尔科夫链模拟案例 Markov Chains R语言中实现马尔可夫链蒙特卡罗MCMC模型 R语言使用马尔可夫链对营销中的渠道归因建模 R语言如何做马尔科夫转换模型markov...switching model matlab中的隐马尔可夫模型(HMM)实现 matlab贝叶斯隐马尔可夫hmm模型实现 R语言马尔可夫体制转换模型Markov regime switching R语言马尔可夫转换模型研究交通伤亡人数事故预测
p=12227 ---- 摘要 本文描述了R语言中马尔克夫转换模型的分析过程。首先，对模拟数据集进行详细建模。接下来，将马尔可夫转换模型拟合到具有离散响应变量的真实数据集。...图1中的线性模型残差图表明，它们的自相关很强。残差的诊断图（图2）确认它们似乎不是白噪声，并且具有自相关关系。接下来，将自回归马尔可夫转换模型（MSM-AR）拟合到数据。自回归部分设置为1。...该数据的目的是研究死亡人数与气候条件之间的关系。由于在周末和工作日变量之间存在不同的行为，因此我们说明了在这种情况下使用广义马尔科夫转换模型的情况。 在此示例中，响应变量是计数变量。...deviance: 567.94 on 362 degrees of freedomAIC: 1755.9Number of Fisher Scoring iterations: 5 下一步，使用拟合马尔可夫转换模型...为了适应广义马尔可夫转换模型，必须包含族参数，而且glm没有标准偏差参数，因此sw参数不包含其切换参数。
我们之所以用“隐含”这个词，是因为状态 s1,s2,s3,...是无法直接观测到的。 隐含马尔可夫模型的应用远不只在语音识别中。...就是我们在系列一中提到的语言模型。 在利用隐含马尔可夫模型解决语言处理问题前，先要进行模型的训练。 常用的训练方法由伯姆（Baum）在60年代提出的，并以他的名字命名。...隐含马尔可夫模型在处理语言问题早期的成功应用是语音识别。...八十年代李开复博士坚持采用隐含马尔可夫模型的框架， 成功地开发了世界上第一个大词汇量连续语音识别系统 Sphinx。 我最早接触到隐含马尔可夫模型是几乎二十年前的事。...我印象最深的就是贾里尼克和李开复的文章，它们的核心思想就是隐含马尔可夫模型。复杂的语音识别问题居然能如此简单地被表述、解决，我由衷地感叹数学模型之妙。
p=12187 最近我们被客户要求撰写关于马尔可夫区制转移模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。...RHmm从CRAN不再可用，因此我想使用其他软件包复制功能实现马尔可夫区制转移(Markov regime switching)模型从而对典型的市场行为进行预测，并且增加模型中对参数的线性约束功能。...1.用R语言模拟混合制排队随机服务排队系统 2.R语言中使用排队论预测等待时间 3.R语言中实现马尔可夫链蒙特卡罗MCMC模型 4.R语言中的马尔科夫机制转换(Markov regime switching...)模型 5.matlab贝叶斯隐马尔可夫hmm模型 6.用R语言模拟混合制排队随机服务排队系统 7.Python基于粒子群优化的投资组合优化 8.R语言马尔可夫转换模型研究交通伤亡人数事故预测 9.用机器学习识别不断变化的股市状况...——隐马尔可夫模型的应用
p=12280 ---- 总览 本文简要介绍了一种简单的状态切换模型，该模型构成了隐马尔可夫模型（HMM）的特例。这些模型适应时间序列数据中的非平稳性。...因此，停留在状态2的可能比停留在状态1的可能性小。 马尔可夫过程 为了模拟过程\（x_t \），我们从模拟马尔可夫过程\（s_t \）开始。...结果 给定模拟的马尔可夫过程，结果过程的模拟非常简单。...估计参数 在本节中，我将使用R软件手动（从头开始）和非手动进行统计分解。在前者中，我将演示如何构造似然函数，然后使用约束优化问题来估计参数。我将说明如何在不经历解析推导的情况下进行复制。...似然函数-数值部分 首先，我们需要创建一个以\（\ Theta \）向量为主要输入的函数。其次，我们需要设置一个返回MLE的优化问题。 在优化似然函数之前。让我们看一下工作原理。
p=17685 最近我们被客户要求撰写关于马尔可夫区制转移模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。...---- R语言如何做马尔可夫转换模型markov switching model 01 02 03 04 马尔可夫区制转移(Markov regime switching)模型旨在阐明这些类型的问题...它将以上收益序列视为 由马尔可夫过程控制的 状态（区制）转移模型（MRS），以在状态之间进行转移。...最重要的是，底部图清楚地表明，市场分别在第100天和200天左右从多头转为空头（然后回落）。SpecOut变量包含有关估计参数的信息，这些参数描述了牛市和熊市以及控制两者之间转移的马尔可夫过程。...本文选自《MATLAB中的马尔可夫区制转移(Markov regime switching)模型》。
p=17685 最近我们被客户要求撰写关于马尔可夫区制转移(Markov regime switching)模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。...---- R语言如何做马尔可夫转换模型markov switching model 01 02 03 04 马尔可夫区制转移(Markov regime switching)模型旨在阐明这些类型的问题...它将以上收益序列视为 由马尔可夫过程控制的 状态（区制）转移模型（MRS），以在状态之间进行转移。...最重要的是，底部图清楚地表明，市场分别在第100天和200天左右从多头转为空头（然后回落）。SpecOut变量包含有关估计参数的信息，这些参数描述了牛市和熊市以及控制两者之间转移的马尔可夫过程。...本文选自《MATLAB中的马尔可夫区制转移(Markov regime switching)模型》。
p=17685 最近我们被客户要求撰写关于马尔可夫区制转移(Markov regime switching)模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。...让我们考虑一个简化的示例。牛市可以被定义股票市场普遍看涨且持续时间较长的市场。熊市对应于指延续时间相对较长的大跌并且有相对较高的波动性。...01 02 03 04 马尔可夫区制转移(Markov regime switching)模型旨在阐明这些类型的问题。...它将以上收益序列视为 由马尔可夫过程控制的 状态（区制）转移模型（MRS），以在状态之间进行转移。...最重要的是，底部图清楚地表明，市场分别在第100天和200天左右从多头转为空头（然后回落）。SpecOut变量包含有关估计参数的信息，这些参数描述了牛市和熊市以及控制两者之间转移的马尔可夫过程。
p=5383 最近我们被客户要求撰写关于马尔可夫链的研究报告，包括一些图形和统计输出。...在这篇文章中，我们看看什么是渠道归因，以及它如何与马尔可夫链的概念联系起来 我们还将通过一个电子商务公司的案例研究来理解这个概念如何在理论上和实践上运作（使用R）。 什么是渠道归因？...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...这看起来与马尔可夫链相似。 事实上，这是一个马尔可夫链的应用。如果我们要弄清楚渠道1在我们的客户从始至终转换的过程中的贡献，我们将使用去除效果的原则。...这种情况使我们对客户分析领域马尔可夫链模型的应用有了很好的了解。电子商务公司现在可以更准确地创建他们的营销策略，并使用数据驱动的见解分配他们的营销预算
p=1557 最近我们被客户要求撰写关于隐马尔可夫模型(HMM)的研究报告，包括一些图形和统计输出。 “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。...有些策略在波澜不惊的股市中表现良好，而有些策略可能适合强劲增长或长期下跌的情况。 在本文中，我们将通过使用一类强大的机器学习算法“隐马尔科夫模型”（HMM）来探索如何识别不同的股市状况。...对收益率拟合了三状态隐马尔可夫模型之后， 绘制每个状态的后验概率： 2007 – 2009年间，由于次贷危机，股市出现了惊人的波动，迅速改变了不同状态的后验概率，可以看到2008年前后状态2和状态3的概率出现了很大的变化...通过隐马尔科夫模型，可以深入了解不断变化的股市状况。从而提高交易策略的性能。就从我们的简单探索来看，这个模型应当是值得花一些时间去打磨的。可改进的地方非常多。例如可以引入多因子分析，建立多元模型等。...本文摘选 《 用机器学习识别不断变化的股市状况—隐马尔可夫模型(HMM)股票指数预测实战 》
另外我在给排水杂志上看到一篇文章，介绍利用马尔科夫链进行供水调度和管网管理，坦白讲没有看懂。请老师简单介绍一下马尔科夫链。谢谢！！！ 朱复康： 1....马尔可夫链，是指具有马尔可夫性质的离散事件随机过程。该过程中，在给定当前信息的情况下，以前的信息对于预测将来是无关的。...朱复康： 你可以先考虑普通的马尔科夫体制转换模型，这方面有现成的程序包，比如： https://sites.google.com/site/ma ... ng-models-in-matlab http.../EViews8/ev8ecswitch_n.html 或者R程序包：https://cran.r-project.org/web/packages/MSwM/ 在弄懂编程方法的基础上，将现有程序修改使之适合面板情形...这归咎于模型中较多的变量个数，这一变量个数与方差的自由度密切相关。 3. 根据一些信息准则(如AIC和BIC)进行模型筛选。 R^2的变动不能说明什么，因为两种情形下R^2本身的定义不同。
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