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马尔可夫链模型在线播放_马尔可夫链模型预测(2024年12月免费观看)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：导读更新日期：2024-11-30

马尔可夫链模型

剑桥大学推荐的马尔可夫链与随机稳定性指南 𐟓š 这本书为理解随机动态系统提供了全面的入门和基础。马尔可夫链理论至今仍然具有重要意义，原因有两个：首先，马尔可夫模型的应用范围不断扩大，从现代通信网络到分子生物数据分析，掌握和理解这些模型的基本原理是值得的，无论是稳定性还是对参数变化的敏感性。其次，统计理论内在地需要马尔可夫链模型，因为它可能是数据依赖性的最简单和最自然的模型，它在科学文献中推广了标准的演化方程，如常微分方程或偏微分方程模型。例如，时间序列分析和贝叶斯统计计算都大量使用马尔可夫链理论。 𐟓– 目录：第一部分：通信与再生启发式方法马尔可夫模型转移概率不可约性伪原子拓扑与连续性非线性状态空间模型第二部分：稳定性结构暂态与复发哈里斯和拓扑复发 š„存在性漂移与规律性不变性与紧性第三部分：收敛性遍历性 f-遍历性与f-规律性几何遍历性 V-均匀遍历性样本路径与极限定理正性广义分类准则第四部分：附录概念导图稳定性检验模型假设术语表数学背景知识概要这本书为研究生课程中的统计学系提供了宝贵的资源，帮助学生们更好地理解和应用马尔可夫链理论。

马尔可夫链在天气预报中的神奇应用 𐟌毸天气预报这事儿，听起来挺简单的，但背后其实有一套复杂的科学理论支撑。其中一个重要的工具就是马尔可夫链。天气预报员们把天气状态简化为几个有限的选项，比如晴天、多云、雨天和雪天。然后，他们根据历史数据，算出从一个天气状态到另一个的转移概率。天气状态 𐟌䯸晴天 (S) 多云 (C) 雨天 (R) 雪天 (N) 转移概率矩阵 𐟓Š 转移概率矩阵是这样的： S S C C R R N S 0.6 0.2 0.1 0.1 C 0.3 0.4 0.2 0.1 R 0.2 0.3 0.4 0.1 N 0.1 0.2 0.2 0.5 解释一下：如果今天是晴天 (S)，明天有60%的概率还是晴天，20%的概率变多云 (C)，10%的概率变雨天 (R)，10%的概率变雪天 (N)。如果今天是多云 (C)，明天有30%的概率变晴天 (S)，40%的概率还是多云，20%的概率变雨天 (R)，10%的概率变雪天 (N)。以此类推... 应用场景 𐟓ˆ 短期天气预报：根据今天的实际天气和转移概率矩阵，气象学家可以算出明天每种天气状态的概率，从而进行短期天气预报。长期天气趋势预测：通过多次迭代马尔可夫链模型，气象学家可以模拟未来一段时间内天气的变化趋势，为农业、交通等行业提供决策参考。优势与局限性 𐟌Ÿ 优势：简单易懂：马尔可夫链模型概念简单，易于理解和实现。计算高效：转移概率矩阵的计算相对简单，可以快速进行天气预测。具有一定准确性：虽然马尔可夫链模型假设天气变化仅受前一天天气影响，但对于短期天气预报，仍然具有一定的准确性。局限性：简化模型：实际天气变化受到多种因素影响，马尔可夫链模型过于简化，可能无法准确预测复杂的天气变化。数据依赖性：转移概率矩阵的准确性依赖于大量的历史天气数据。长期预测不准确：由于马尔可夫链的“无记忆性”，对于长期天气趋势预测，准确性较低。尽管存在一些局限性，马尔可夫链模型仍然是天气预报中一个重要的工具，尤其是在短期天气预报方面。

马尔可夫链：当前状态决定未来马尔可夫链是一种非常有趣的随机过程。它的核心思想是：一个事件的结果只取决于它当前的状态，而不考虑它之前的所有历史。这种性质被称为马尔可夫性质，听起来有点像“记忆短暂”的系统。想象一下，你在一个迷宫里走，每次选择方向时，你只考虑你当前的位置，而不是你是怎么走到这里的。这就是马尔可夫链的核心思想：只关心当前，不关心过去。马尔可夫性质 𐟓ˆ 系统的未来状态只依赖于当前状态，而与过去的状态序列无关。这意味着，无论你之前经历了什么，未来的状态只取决于你现在在哪里。转移概率 𐟎𒊩鬥𐔥磻멓𞥏碌委褸€个转移概率矩阵来表示。这个矩阵描述了从一个状态转移到另一个状态的概率。例如，假设你每天的天气只有三种可能：晴天、阴天和雨天。马尔可夫链模型会告诉你，今天的天气是晴天，那么明天是阴天的概率是多少，是雨天的概率是多少。而这些概率只依赖于今天的天气，而不考虑之前几天的天气。应用场景 𐟌 马尔可夫链在现实世界中有广泛的应用。它可以用来建模股票价格的变化、天气预报、人口迁移等。关键在于，只需要知道当前的状态，就可以预测未来的状态，而不必了解整个历史。通过这种方式，马尔可夫链提供了一种简单而有效的建模工具，帮助我们理解和预测复杂系统中的随机过程。

马尔可夫链代码详解𐟔 𐟓š 马尔可夫链与空间马尔可夫链的Matlab代码详解 𐟔 探索马尔可夫链的奥秘，从基础到高级，我们为你准备了丰富的Matlab代码。这些代码涵盖了马尔可夫链和空间马尔可夫链的各种应用，让你能够深入理解并实践这一强大的统计工具。 𐟌 空间马尔可夫链需要空间权重矩阵，包括01邻接矩阵、反地理距离矩阵、经济距离矩阵以及地理经济嵌套矩阵。我们的代码附带案例，让你能够直观地看到如何在实际问题中使用这些矩阵。 𐟓ˆ 无论是入门级的马尔可夫过程，还是高级的马尔可夫决策过程，我们的代码都能为你提供全面的支持。通过贝尔曼期望方程，你可以看到即时奖励与状态转移的关系，以及长期奖励的计算方法。 𐟛 ️ 我们的代码不仅包括基础的马尔可夫链模型，还扩展到了空间马尔可夫链，让你能够处理更复杂的数据和问题。无论是动态规划、动作选择，还是状态转移概率的计算，我们的代码都能为你提供有力的支持。 𐟌 如果你对马尔可夫链和空间马尔可夫链有深入的兴趣，或者正在进行相关的研究，那么我们的代码将是你不可或缺的工具。快来咨询我们，获取更多信息和帮助吧！

我的朋友@复旦张_军平的解读为什么诺贝尔化学奖又被人工智能学者拿了：阿... 为什么诺贝尔化学奖又被人工智能学者拿了：阿尔法折叠，蛋白质结构预测易手 | 张军平风云之声 2024年10月10日 22:24 山东以下文章来源于平猫的音乐，作者平猫的音乐图片图片今天诺贝尔化学奖开奖，三位得奖者均是因为对蛋白质的杰出贡献获奖，其中华盛顿大学西雅图分校的 David Baker是因为 “计算蛋白质设计”，另后两位是英国伦敦 Google DeepMind 的 Demis Hassabis 和John M. Jumper在“蛋白质结构预测”的贡献。我在昨天聊诺贝尔奖物理学奖的文章最后一段做了一个预言：从今年诺贝尔物理学奖的得奖情况，和人工智能近年来对几乎全学科、所有领域的融入程度来看，也许，未来学好人工智能，很有可能会比拒绝人工智能的人，能更有效的工作、生活、形成新的重要发现，甚至争夺各个方向的诺贝尔奖。没想到第二天这个预言就成真了。下面我来聊聊蛋白质结构预测，也就是Alpha系列中的AlphaFold子系列。生命科学在2018年左右开始的发展，由于有人工智能的助力，备受瞩目，主要是因为最近有个明星级的产品，AlphaFold阿尔法折叠系列。它能从蛋白质的一级结构，即氨基酸序列的组合，来预判1）蛋白质的二级结构，即蛋白质分子中某一段肽链的局部空间结构；2）三级结构，即在二级结构基础上多段进一步折叠盘绕后形成的特定空间结构；3）四级结构，即蛋白质-蛋白质复合形成的结构，是更为复杂的生物大分子。AlphaFold系列对蛋白质结构与功能的预测，有望对人类在生命演化中的研究产生颠覆性影响。图片蛋白质是由20种不同的氨基酸按特定序列连接形成的多聚体，要发挥生物学的功能，蛋白质通常会折叠成某一个特定的形状。早在1970年，其折叠的机理就被诺贝尔奖得主克里斯蒂安ⷥŠ즣奁‡说的形式提出，即在环境条件适宜时，蛋白质折叠后的稳定三维结构完全由组成它的氨基酸序列确定。这些折叠后的蛋白质就像我们平时开门用的钥匙和锁，有各自的功能表达。有的蛋白质能帮助维持新陈代谢，有的能提供能量，有的可以修复组织，有些能控制身体的体液平衡。尽管有安芬森假说(Anfisen’s Dogma)，以往要预测蛋白质的结构，需要依赖生物方面的检测。一级结构比较容易确定，简单的生物实验如质谱法即可。但涉及到二级以上结构如何折叠的，结构生物学家往往需要利用X射线、核磁共振、电游仪、冷冻电镜来检测。这些方法耗时耗力、人工成本也极高，比如电泳仪只能间接进行测量，实验中还受较多因素干扰，因而会影响对蛋白质结构的分析与理解。而能高分辨率解析的冷冻电镜则极为昂贵，一台约1亿人民币左右，我国至2024年已拥有超过60台。 2020年DeepMind公司推出的阿尔法折叠（AlphaFold），则避免了这些不足。一开始，它将组成蛋白质的一级结构（氨基酸序列）视为一个能反映序列特性的马尔可夫链模型，同时补充相关的信息如氨基酸序列标号及各氨基酸之间位置和角度的特征等，通过深度学习模型来预测蛋白质更高结构的信息。在与已知蛋白质高阶结构进行比较后，反复迭代多次地调整深度学习模型的参数，最后获得最优的预测模型，输出蛋白质的空间位置和每组氨基酸的角度信息，从而实现对蛋白质空间结构的预测。从AlphaFold到2024年5月提出的AlphaFold3，时间并不长，但却让蛋白质的结构预测能力从二级结构预测提升到了四级结构预测。由于深度学习能海量、高效解析蛋白质的结构，它大幅度降低了蛋白质结构的难度、人力和财力成本，使得大多数蛋白质结构的预测变得简单快捷，仅留少量仍需通过实验来探索。它的意义在于，生命科学家们今后可以将重心从蛋白质结构的预测，转到蛋白质的功能预测上。这对于探索人类和其他生物的生命密码尤其重要。当然，AlphaFold系统还存在不少不足，并不能完全取代生命科学家。而且生命科学也远不止蛋白质功能预测这么简单，还有相当多的任务需要完成。其中不少内容无法进行海量标注，也无法将其纳入到当下流行的大模型框架，尤其是复杂的生物关系网。这也是为什么近年来，人工智能研究者开始强调，今后若干年可以发力的一个方向是AI for Science，缩写为AI4S，而其中的重心便是生命科学。文章2024年10月9日发表于微信公众号平猫的音乐（为什么诺贝尔化学奖又被人工智能学者拿了：阿尔法折叠，蛋白质结构预测易手），风云之声获授权转载。图片 ■ 扩展阅读 2024年诺贝尔物理学奖发给AI，表现科研范式的转变 | 袁岚峰失控：脑补的生成式AI | 张军平为何今年诺贝尔物理学奖颁给两位人工智能学者？谈人工智能的历史变迁及对人类社会的影响 | 平江的音乐关键技术的原始创新！中国建立新的蛋白质从头设计方法 | 科技袁人 ■ 作者简介张军平图片复旦大学计算机科学技术学院教授、博士生导师，中国自动化学会普及工作委员会主任。主要研究方向包括人工智能、机器学习、图像处理、生物认证、智能交通及气象预测。至今发表论文200余篇，连续两年（2022、2023）入选全球前2%顶尖科学家榜单终身科学影响力排行榜。著有《人工智能极简史》《爱犯错的智能体》《高质量读研》，主编《人机混合增强智能》，译著《统计学习要素》（第二版）。其中2023年9月出版的《人工智能极简史》获得第19届文津奖提名图书-科普类，并进入2024年“中国好书六一专榜”（共105种）。《爱犯错的智能体》曾获中国科普创作领域最高奖，即中国科普作家协会第六届优秀科普图书金奖。

新高考数学80分逆袭120分的秘籍记住，做错一道题并不只是这道题的问题，而是背后方法和技巧的缺陷。通过错题本不断反思和复盘，积累方法和技巧，才能真正提高数学成绩。我的数学错题本主要分为三大板块： 𐟟ᨮ𐥿†板块把所有做题时想不起来的公式、易犯的错误全部写在错题本的第一页，每次考试之前反复翻看，考场上时刻提醒自己。 𐟟ᩔ™题整理板块 1️⃣把一页纸沿三分之一处对折，大的区域写错题题目和解题过程，小的区域写下此题最关键的思路和方法。 2️⃣贴好标签做分类，把每个知识点的错题按类归到一起（圆锥曲线、三角函数、数列……） 3️⃣利用碎片时间复盘错题本的错题，思考为什么要这么做，怎么想到这种方法，反复问自己，同一道题每次看都有更深的感悟！ 4️⃣复盘后在每个题型上贴便签纸，写下此类题目的方法。注意：千万不要一字一句照搬，可以只提取关键信息，不然就是浪费时间！ 𐟟ᩢ˜型收集板块主要针对一些常用模型，比如马尔可夫链、平移齐次化等，把方法和例题都写上，捋清思路。但错题是一方面，在考场上能把会的都做对也是需要技巧的，如果宝子们想看的话，后期我会出考场避免低级失误小技巧！希望这些方法可以帮助到你们，加油加油𐟥𐰟尰Ÿ尣高中数学怎么学

𐟓š《机器学习（西瓜书）》详解与PDF下载《机器学习（西瓜书）》是一本全面介绍机器学习知识的教材。以下是该书的主要内容： 𐟓Š 基础概念：书中首先介绍了机器学习的基础概念，包括数据处理的要点和特征选择的方法。 𐟓ˆ 模型评估与选择：重点探讨了交叉验证等多种评估指标和模型选择方法。 𐟓š 线性模型：详细介绍了线性回归和逻辑回归等重要内容。 𐟌 支持向量机（SVM）：深入阐释了SVM的原理，并对核方法进行了细致说明。 𐟌𓠥†𓧭–树与集成学习：全面论述了决策树、随机森林和Adaboost等算法。 𐟤– 神经网络与深度学习：涵盖了基础的神经网络和各类深度学习结构。 𐟓Š 聚类算法：对K-means和层次聚类等算法进行了深入讨论。 𐟏栦悧Ž‡图模型：介绍了朴素贝叶斯、马尔可夫链等相关知识。这本书的优点包括： 𐟑 通俗易懂：表述清晰，适合初次接触机器学习的读者。 𐟓– 丰富案例：书中配备了大量案例，并通过图示解释了复杂概念。 𐟔砥”覀祼𚯼š将理论与实际应用紧密结合，适合数据科学和机器学习领域的从业者。总之，《机器学习（西瓜书）》是一本兼具理论深度和实践指导价值的出色教材，对于渴望学习并深入领会机器学习的读者来说，是不可多得的佳作。

莫纳什大学ETF3480课程详解 𐟏력� ᯼š莫纳什大学 𐟓š 课程：ETF3480 - Decision modelling for business 𐟓– 课程概述：这个单元的目的是培养你解决定量问题的能力。重点是识别和确定决策问题，建立模型并生成解决方案。课程将介绍在商业决策过程中使用的各种优化技术。主题包括使用数据包络分析、博弈论、排队模型、马尔可夫链和模拟建模进行基准测试。 𐟎�𙠦ˆ果：成功完成这个单元后，你应该能够：理解理性和行为决策方法的互补性选择并应用定量建模概念来解决业务中出现的问题制定适当的模型来分析各种商业决策问题应用Microsoft Excel中的工具和算法来生成解决方案，并通过敏感性分析来评估解决方案传达商业决策问题的分析和结果 𐟓Š 评估项目：学期内评估：占比60% 考试：占比40%

[LG]《Large Language Models as Markov Chains》O Zekri, A Odonnat, A Benechehab, L Bleistein... [ENS Paris-Saclay & Huawei Noah’s Ark Lab] (2024)网页链接「机器学习」「人工智能」「论文」

时间序列分析宝典𐟓š 《Time Series: Modeling, Computation, and Inference, Second Edition》是一本专为研究生设计的教科书，涵盖了时间序列分析的各个重要方面。这本书由Raquel Prado、Marco A.R. Ferreira和Mike West共同撰写，以其独特的贝叶斯方法为特色，同时也介绍了经典的时间序列方法。第二版在核心模型理论和方法方面进行了扩展，增加了多个新的例子和练习，详细发展了动态因子模型，并更新了与当前研究前沿的讨论和联系。这本书整合了时间序列建模的主流方法，并结合了最新的方法论发展和时间序列分析的应用。书中概述了多种模型类别和相关的推理方法，统计计算用于模型拟合和评估，以及预测。作者还探讨了时域和频域方法之间的联系，并使用贝叶斯工具，如马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）和序贯蒙特卡洛（SMC）方法，发展了各种模型和分析。他们用来自信号处理、生物医学、环境科学和金融等领域的实例和案例研究来说明这些模型和方法。这本书提供了贝叶斯时间序列建模、分析和预测的广泛参考，并触及了多变量时间序列建模和预测的研究前沿。

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