【机器学习基础】13张动图快速理解马尔科夫链、PCA、贝叶斯!

马尔科夫链的一个作用是用计算机模拟现实世界中的现象。例如,可以用来检测一个新建的水坝溢流的频率(取决于连续下雨的天数)。为建立这个模型,可以从下面的雨天(R)和晴天(S)开始:表述这种模拟天气的方法就是:“有一半的天数是下雨天。所以模拟中的每一天都有50%的概率是下雨的。”这个规则在模拟中所产生的序列如...

数学建模竞赛常用模型——马尔科夫预测方法详解

马尔科夫算法模型优缺点适用范围:适用于随机现象的数学模型(即在已知现情况的条件下,系统未来时刻的情况只与现在有关,而与过去的历史无直接关系)。优点:研究一个商店,在未来某一时刻的销售额,当现在时刻的累计销售额已知。缺点:不适宜用于系统中长期预测。*本文内容来源于CSDN,侵删请联系后台数维杯大...

概伦电子申请基于隐马尔科夫的模型参数自动选取方法及系统专利...

专利摘要显示,本发明公开一种基于隐马尔科夫的模型参数自动选取方法及系统,所述方法包括以下步骤:响应于可视化操作界面中用户输入的选中指令以确定所述模型中的选定区域,构建选定区域集合;构建隐含状态集合,其中所述隐含状态集合中包含所述模型具有的可调参数;获取状态转移概率矩阵、观测概率矩阵;基于所述选定区域以及获取的...

为什么学线代时不知道:矩阵与图竟然存在等价关系

其也有一些重要的实际用途,比如DNA数据就常被表示成矩阵或图的形式。另外,我们都知道矩阵运算对于当前的大模型AI的重要性,而以知识图谱为代表的图也正通过检索增强式搜索等技术成为当前AI的重要助力。将这两者关联起来,或许能在AI可解释性以及图人工智能方面带来一些新的突破。至少,这能帮助我们更好地...

【数模干货】一篇文章搞定常用预测类数学模型

根据题目可以建立马尔科夫链模型,将比赛过程看作是一个马尔科夫链,每个状态代表比分情况,根据历史比分数据计算转移概率矩阵,通过迭代计算得到平稳状态,从而确定球员在比赛中的特定时间段表现好坏程度。预测类数学建模的内容就到这里啦,在实际赛题中如何选择时间序列、回归分析、机器学习还是马尔科夫链预测模型,相信大家已经...

NeurIPS 2020 | 马尔科夫链上的矩阵Chernoff Bound和它在共现矩阵...

这个定理可以用来刻画机器学习中一个重要统计量——共现矩阵的收敛行为(www.e993.com)2024年11月23日。导读:在NeurIPS2020上,清华大学,微软雷德蒙德研究院,腾讯量子实验室和佐治亚理工的团队证明了一个马尔科夫链上的矩阵ChernoffBound,并介绍了它在共现矩阵收敛速度分析中应用。这项研究为分析马尔科夫链上的随机矩阵均值的特征值提供了有力...

【广发金融工程】2018年重磅专题系列之九:基于隐马尔科夫模型的...

隐马尔科夫模型能够刻画这个动态变化的过程,从时间序列中挖掘出更多信息,这是相对于线性回归、SVM或随机森林等统计学习模型的优势。在此前发布的报告《探索西蒙斯投资之道:基于HMM模型的周择时策略研究》中,我们实证了隐马尔科夫模型被用在指数择时上,预测准确度和择时策略收益都取得了不错的效果。本报告将进一步探索,...

R语言马科维茨Markowitz均值-方差(风险投资模型)分析最优投资组合...

该模型是由美国经济学家马科维茨(HarryMarkowitz)于1952年提出的,在投资组合理论中被广泛应用。该模型的核心思想是通过最大化预期回报与最小化投资风险之间的权衡,构建出在给定风险水平下收益最高的投资组合。具体而言,该模型通过计算不同资产在组合中的权重,以及资产之间的相关性,进而确定最优投资组合。其中,均...

社交网络的观点演化模型:线上线下双层耦合网络模型的分析

他们研究了两层网络间的相互依赖如何影响级联行为，当连边过多时会增大级联，而在多层耦合网络上应用Watts的阈值模型发现节点，只需在任一层处于活跃态的邻居比例超过某一阈值时，就变为活跃态继而促进全局级联的爆发。同样，基于马尔科夫链研究人员发展了一套耦合多层网络上社会传播的理论框架，发现耦合多层网络上的...

【教程】ArcGIS制作土地利用转移矩阵详细教程

土地利用转移矩阵是马尔科夫模型在土地利用变化方面的应用。本期分享如何用ArcGIS制作土地利用转移矩阵,GIS版本为10.1。1数据准备本期所用数据为资源环境科学与数据中心下载的2000及2020年贵州省土地利用类型数据,格式为adf,其数据生产制作是以各期LandsatTM/ETM遥感影像为主要数据源,通过人工目视解译生成,土地利用...