马尔科夫链预测级别特征值

weixin_37864248 2017-04-20 04:46:27

马尔科夫预测出的各个状态概率利用级别特征值转换成得道义具体的预测数值，求级别特征值的算法的MATLAB代码。

...全文

1446 1 打赏收藏转发到动态举报

写回复

1 条回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

weixin_38745978 2017-05-11

打赏
举报

回复

打完打算巍峨阿瓦额外哦啊啊万都瓦

本课程首先以一个简单的应用案例介绍了隐马尔科夫算法和隐马尔科夫能解决的三类问题，并构造隐马尔科夫五元组。由此引出了隐马尔科夫分词算法，并以分词实际应用为例，介绍了隐马尔科夫分词算法的整个逻辑包括参数矩阵如何训练。同时演示并提供了隐马尔科夫分词的源码。在课程最后介绍了两种其他类型的分词算法并类比于隐马尔科夫介绍了算法的优缺点。

1. 前言隐马尔科夫HMM模型是一类重要的机器学习方法，其主要用于序列数据的分析，广泛应用于语音识别、文本翻译、序列预测、中文分词等多个领域。虽然近年来，由于RNN等深度学习方法的发展，HMM模型逐渐变得不怎么流行了，但并不意味着完全退出应用领域，甚至在一些轻量级的任务中仍有应用。本系列博客将详细剖析隐马尔科夫链HMM模型，同以往网络上绝大多数教程不同，本系列博客将更深入地分析HMM，不仅包括

是一个强大的数学工具，能够针对包括金融在内的各个领域的时间序列数据进行建模和预测。在金融时间序列建模和预测中，马尔可夫链通常用于模拟金融资产随时间的演变，例如股票价格或汇率。马尔可夫链模型的主要优点之一是其简单性和易用性。它们基于一个简单的概率模型，该模型描述了系统随时间推移的演变，并且不需要复杂的数学假设、或关于数据统计属性的假设。这令其对于建模和预测金融时间序列数据特别实用，这些数据可能非常复杂，并表现出非平稳行为。

马尔科夫链欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入欢迎使用Markdown编辑器你好！这是你第一次使用 Markdown编辑器所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown

应用随机过程，初步认识马尔可夫链，马尔可夫模型，马尔可夫链的简单应用

1,151

社区成员

244

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章