馬爾可夫決策過程_百度百科

馬爾可夫決策過程（Markov Decision Process， MDP）是序貫決策（sequential decision）的數學模型，用于在系統狀態具有馬爾可夫性質的環境中模擬智能體可實現的隨機性策略與回報。MDP的得名來自于俄國數學家安德雷·馬爾可夫（Андрей Андреевич Марков），以紀念其為馬爾可夫鏈所做的研究。

馬可夫演算法
馬可夫演算法（粵拼 英文：Markov algorithm）係用咗類似形式文法嘅規則喺符號串上操作嘅字符串重寫系統。 例子 以下係一個馬可夫演算法嘅例子。 規則 “A” -> “apple”（最先） “B” -> “bag” “S” -> “shop” “T” -> “the” “the shop” -> “my brother”

隱馬爾可夫模型_算法與數學之美-CSDN博客

在講隱馬爾可夫模型前，先介紹一下什么是馬爾可夫鏈。 馬爾可夫鏈 (Markov chain)，又稱 離散時間馬爾可夫鏈，因俄國數學家安德烈 · 馬爾可夫 得名，為狀態空間中經過從一個狀態到另一個狀態轉換的隨機過程。 該過程要求具備 “無 記憶”的性質：下一狀態 S t +1 的概率分布只能由當前狀態 St

基於廣義隱藏式馬可夫模型之參數估計 蒙地卡羅模擬研究
 · PDF 檔案馬可模型」稱之為「廣義隱藏式馬可夫模型：GHMM」並使用GHMM專有之 參數估計演算法來估計參數，使其能有效地應用在全民英檢之類，具狀態 轉移機率之時間序列相關之線上測驗分析；同時亦可適用於一般任意選題 作答非時間序列相關之紙筆測驗分析。

隱馬爾可夫模型的前向算法和后向算法理解與實 …

隱馬爾可夫模型的前向算法和后向算法理解與實現（Python） 前言 隱馬爾可夫模型（HMM）是可用于標注問題的統計學習模型，描述由隱藏的馬爾可夫鏈隨機生成觀測序列的過程，屬于生成模型。 在分析算法之前，先介紹一下隱馬爾可夫模型的兩個基本假設，后面

隱馬可夫模型 – Hidden Markov Model(HMM)
隱馬可夫模型(Hidden Markov Model， HMM)是一種具有隱含未知參數的馬可夫鏈(Markov Chain)，隱馬可夫模型常被使用在許多AI與Machine Learning的應用。既然隱馬可夫模型是一種馬可夫鏈，一開始先來簡單介紹一下什麼是馬可夫鏈 馬可夫鏈是指從一個狀態轉移到

隱馬可夫模型：探索看不到的世界的數學工具
隱馬可夫模型當然也有它使用上的限制。例如，觀測與模擬的現象必須是「序列」（或者該說是馬可夫鏈），兩個序列之間的關係要夠明確等等，否則很容易就變成用十字螺絲起子去轉六角螺絲：或許可以運作，但是結果不盡然是原本想要的。

如何用簡單易懂的例子解釋隱馬爾可夫模型？
本題已收錄至知乎圓桌：機器之能 X 語言之美 ，更多「人工智能」相關話題歡迎關注討論。顯示全部在寫論文的時候，知乎上的這個回答對我幫助頗大，從完全白癡到稍微明白一點點。本著投桃報李的精神，現在也將我所理解的隱形馬爾可夫模型用盡可能通俗的語言，盡可能簡單的例子，做一個講解。

馬爾可夫鏈模型是什么？
我來試著回答下吧。（本文來自我的微信公眾號：紅猴子，一個工科生漲姿勢的號） 馬爾可夫鏈 （Markov Chain）是什么鬼 它是隨機過程中的一種過程，一個統計模型，到底是哪一種過程呢？好像一兩句話也說不清楚，還是先看個例子吧。

博客來-機器學習概論：機器學習發展+演算法原理實務

本書以機器學習原理和演算法編碼學習為主，內容分二大主線：單個演算法的原理講解和機器學習理論的發展變遷。 演算法除包含傳統的分類，聚類，預測等常用演算法之外，還新增深度學習，貝氏網，隱馬克夫模型 …

隱馬爾科夫模型前向后向算法_Abner-CSDN博客

本文是自己學習隱馬爾科夫模型的一個總結，為了自己以后方便查閱，也算作是李航老師的《統計學習方法》的一個總結，若有疑問，歡迎討論。推薦閱讀知乎上Yang Eninala寫的《如何用簡單易懂的例子解釋隱馬爾可夫模型？》，寫的非常好。我會聯系兩者，來作為自己的一篇學習筆記。

隱馬爾可夫模型之Baum-Welch算法詳解_Demon-初來駕 …

隱馬爾可夫模型之Baum-Welch算法詳解在上篇博文中，我們學習了隱馬爾可夫模型的概率計算問題和預測問題，但正當要準備理解學習問題時，發現學習問題中需要EM算法的相關知識，因此，上一周轉而學習了EM算法和極大似然估計，對隱藏變量的求解有了一些自己的理解，現在我們繼續回過頭來學習隱