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markov模型新上映_markov模型是什么(2024年12月抢先看)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：导读更新日期：2024-12-02

markov模型

AI与Web3.0如何重塑时尚产业？ 𐟌Ÿ 人工智能（AI）正在全球范围内创造出一股新的艺术潮流。VonWolfe利用MarkovChain模型，将想象中的形式和颜色引入时装创作，开启了一种全新的心理环境。𐟎芊𐟔 在SHOWstudio的合作中，DanielBrown作为数字编码员，与Nick共同探索时尚互动的新方式。他们的合作不仅推动了Web3.0的发展，还为数字媒体带来了革命性的变化。𐟒𛊊𐟌 由于5G、游戏、Web3.0和VR/AR等技术的融合，数字媒体正在经历一场巨大的变革。这些技术为公众提供了真正的革命性体验，时尚行业也将从中受益匪浅。𐟎‰ 𐟑堦œꦝ导Œ数字互动将让所有人都能享受同等待遇，并自由参与创意过程。新工具和新设计将带来更多乐趣。𐟎ˆ

贝叶斯计量经济学入门：第一天回顾 𐟌Ÿ 今天正式开始学习第二门课：贝叶斯计量经济学。这个领域是计量经济学的一个分支，主要利用贝叶斯方法进行模型估计、预测和推断。与经典统计学不同，贝叶斯方法通过先验分布（prior distribution）和数据来更新对参数的不确定性，并生成后验分布（posterior distribution）。特别是在高维度下，贝叶斯计量的计算非常复杂，通常需要依赖数值方法，例如马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）等算法。一个经典的模型是无限隐藏马尔科夫模型（Infinite Hidden Markov Model）。 𐟏렧쬤𘀥䩤𘻨恦˜說𙦦‚率论部分的一个回顾，包括其中的一些证明都在笔记里详细记录了。

如何用HMM模型鉴定基因家族成员隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是一种统计模型，用于描述含有未知参数的马尔可夫过程。它在生物信息学中常用于鉴定基因家族成员。以下是具体步骤： 𐟓堤𘋨𝽈MM模型文件首先，你需要下载HMM模型文件。可以通过以下步骤在Pfam数据库中搜索：将序列或基因家族名称在Pfam数据库中进行搜索。查找相关文献，有些文献会提到使用的HMM模型，并给出Pfam号，然后在Pfam上搜索登录号。如果没有找到对应的HMM模型，需要自行构建。具体步骤如下：将多条同源序列进行比对，并将结果提交给hmmbuild，生成HMM模型。注意，hmmbuild默认的输入文件格式是Stockholm，因此需要将之前生成的多序列比对结果文件转换为Stockholm格式，可以使用在线工具进行转换。打开命令行窗口（cmd），进入HMMER所在目录，将Stockholm文件复制到当前文件夹中。输入命令：hmmbuild modelName.hmm alignmentFile.sto。其中，modelName.hmm是要生成的模型文件，alignmentFile.sto是已有的多序列比对结果文件。 𐟔 HMM搜索使用hmmsearch工具进行搜索：命令格式为：hmmsearch PF00001.hmm protein.fas > hmmsearch.out。其中，PF00001是自己下载的HMM模型文件，protein.fas是需要搜索的目标蛋白文件，hmmsearch.out是输出文件，可以用Excel打开查看结果。 𐟓Š 结果整理与验证将搜索结果进行整理，与本地BLAST结果取交集并去冗余，提取蛋白序列。然后将鉴定结果提交到NCBI-CDD在线数据库进行验证，分析序列中的保守结构域。通过以上步骤，你可以使用HMM模型有效地鉴定基因家族成员。

如何用多种方法解决骰子游戏问题 𐟎𒠩갥퐦𘸦ˆ：得到3的多种方法 1️⃣ Markov chain 模型想象一下，我们刚开始游戏（即还没有摇到1234），节点0表示这个状态。节点5表示摇到5，节点6表示摇到6。从节点0到节点0有2/3的概率，从节点0到节点5或节点6各有1/6的概率。一旦摇到5或6，游戏就结束了。因为摇到5意味着失败，摇到6则意味着成功。所以，5-5和6-6的概率是1。 Let hi be the number of trials needed to get a 6 given the current roll is an i. h6=0（因为已经在6了，不需要更多步骤） h0=1+2/3h0+h6（从0到6需要一步，所以+1）所以，h0=3，意味着游戏需要3步（即期望在第一轮摇到6之前需要3步）。 2️⃣ 另一种思路摇到6的概率为1/6，摇到5或6之外的概率为4/6。因此，(4/6)^{n-1}*1/6是永远不摇到5且第一轮摇到6的概率（这是联合概率）。条件概率则是联合概率除以摇到5的概率。然后，通过条件概率计算条件期望。 3️⃣ Monte Carlo 模拟当所有方法都走投无路时，我会使用Monte Carlo模拟。或者用它来检验我的解析解是否正确。这种方法虽然计算量大，但非常直观。这些方法各有千秋，你可以根据自己的喜好和需求选择合适的方法来解决骰子游戏问题。𐟎𒰟Ž𒰟Ž𒀀

马尔可夫链与三种参数估计方法详解马尔可夫链是一种假设当前状态转移的概率只依赖于前一个状态的概率模型。它由一系列可互相转移的状态组成，每个状态之间的转移概率都包含在转移矩阵中。马尔可夫链的核心三要素包括：状态空间、无记忆性（当前选择的概率只受上一期状态的影响）和转移矩阵。举个例子，假设李糯每天买早餐有两种选择（A包子，B煎饼果子）。如果他第一天选择了A包子，那么第二天有40%的概率继续选择A包子，60%的概率选择煎饼果子；如果第一天选择了B煎饼果子，第二天选择包子和煎饼果子的概率各为50%。这两种状态和转移概率组成了一个早餐马尔可夫链。基于这个转移矩阵，我们可以计算出李糯早餐选择的稳态分布（稳态分布与初始状态的选择无关，但并不是所有马尔可夫链都有稳态分布）。隐马尔可夫模型（HMM：hidden Markov model）是一种描述由一个隐藏的马尔可夫链随机生成不可观测的状态序列（状态序列），再由各个状态生成一个观测序列（观测序列）的过程。继续上面的例子，现在假设李糯的早餐选择马尔可夫链是不可观测的，但转移矩阵是已知的。李糯在吃完早餐后会买可乐或者奶茶，饮料的选择仅受当天的早餐选择影响，并且饮料的选择是可观测的。如果第一天李糯吃了包子，则有80%的可能性喝可乐，20%的可能性喝奶茶；煎饼果子同理。三种常用的参数估计方法：最大似然估计（MLE）：MLE的目标是找到最优参数theta使得似然函数p最大（通常是通过梯度求解）。但MLE未考虑先验知识，容易出现过拟合现象。最大后验概率估计（MAP）：MAP的目标与MLE相同，都是最大化后验概率。但MAP考虑了先验概率，MAP = MLE + 先验概率，在机器学习中等同于正则化的作用。贝叶斯估计（Bayesian estimation）：与前两者不同，贝叶斯估计得到的是参数theta的后验概率分布，而不是点估计。它是使用概率分布估计参数的。

马尔可夫随机场：图像分割的强大工具 𐟓š 今天我们来聊聊机器学习中的一个重要概念：马尔可夫随机场（Markov Random Field，简称MRF）。MRF是一种无向图模型，广泛应用于图像处理和模式识别领域。它通过一组势函数（也称为因子），定义在变量子集上的非负实函数，来定义概率分布函数。马尔科夫随机场有几个显著的特点： 𐟔„ 空间关系传播：在马尔科夫模型中，像素的空间关系可以传播，这使得模型能够更好地捕捉图像的上下文信息。 𐟏ž️ 底层结构表示：MRF不仅能表示图像的随机性，还能揭示图像的底层结构，这对于图像分割和识别至关重要。 𐟓Š 物理模型与数据相关：MRF模型从物理模型出发，直接关系到道路场景图像的数据（如灰色值或特征）。 𐟔— 吉布斯分布与能量函数：Besag对MRF的深入研究，得出了吉布斯分布与马尔科夫随机场的关系，这使得MRF与能量函数紧密相连。 𐟓ˆ 不确定性问题求解：通过统计决策、估计理论和贝叶斯理论，可以求解MRF描述的不确定性问题。将道路场景的先验知识用先验分布模型表示，使用最大后验估计作为道路场景分割的标准。马尔科夫随机场在图像处理中的应用非常广泛，尤其是在图像分割和识别任务中。通过深入了解MRF的理论和应用，我们可以更好地理解和应用这个强大的工具。

MSOR选课指南：我的亲身经历分享 𐟓š 最近开学在即，不少MSOR的学弟学妹们都在问我选课方面的建议。今天就来聊聊我的选课体验吧！毕业要求：灵活安排，轻松毕业 𐟎“ 首先，MSOR的毕业要求是选够30个学分。你可以选择15+15的模式，也可以选择12+12+6的模式，甚至12+12+summer的模式。总之，想什么时候毕业，完全看你自己的安排。必修课：挑战与收获 𐟒ꊊ必修课有四门，第一学期可以选core course 4150和4004。4150是统计入门课，相对简单。而4004稍微有点难度，涉及到一些算法和证明，作业还需要用Python来算。4404和4106则比较难，尤其是对于我这种编程基础为零的人来说。 4404主要讲如何用Python从各种分布中抽样，还涉及一些排队模拟。虽然考试时我很难在规定时间内做完题目，但老师很nice，给了我A-，我还是很满意的。4106是David Yao的课，虽然难度大，但非常有趣，老师的讲课水平也很高。课程内容包括基本的概率、Poisson过程、Markov链、MMC模型和Brownian motion等。第一次midterm满分120，平均分53；第二次final满分100，平均分64。作业和midterm都挺难的，需要多思考。选修课：多样选择，各有千秋 𐟌Ÿ 选修课方面，4207讲产品设计的，适合想做产品经理的人。老师很友好有趣，每周写三页essay，整个学期有几次团队展示。4051是Python入门课，每个package都稍微介绍一下，挺好的。4711的老师有印度口音，但给分很nice，可以自学到一些金融知识。这个课还挺难抢到的。4700则要看老师了，我上的时候是个中国老师，讲课内容是一本比较旧的金融书，PPT全是书上的截取内容。他上课的时候，我总感觉逻辑不太连贯，缺了点啥。重新看书本会更consistent。老师中间开会一周，缺了两节课，他说感觉进度还行不需要补。结果就是Black-Scholes公式一节课讲完。作业和midterm很简单，但final一下子变难了好多，平均分52左右。我有几个同学都惨兮兮地拿了B。总的来说，选课还是要根据自己的兴趣和目标来安排。希望我的经验能帮到大家，祝大家学业有成！𐟓–

帝国理工金融数学博士在线辅导服务 𐟌Ÿ帝国理工学院金融数学博士 LSE定量风险管理硕士本科期间GPA高达90.41/100，曾获国家奖学金（专业第一）。在LSE读研期间，荣获Rajendra Bhansali Prize（专业第一）。目前正在IC攻读全奖PhD。 𐟓ˆ金融数学（Financial Mathematics） 𐟓Š金融工程（Financial Engineering） 𐟓ˆ定量风险管理（Quantitative Risk Management） 𐟓Š期权定价（Option Pricing） 𐟓ˆ金融衍生品（Financial Derivatives） 𐟓ŠBlack-Scholes模型 𐟓ˆ随机过程（Stochastic Processes） 𐟓Š马尔科夫过程（Markov Processes） 𐟓ˆ金融和保险中的编程（Programming in Finance and Insurance） 𐟓Š风险管理的统计方法（Statistical Methods for Risk Management） 𐟓ˆ时间序列分析（Time Series Analysis） 𐟓Š贝叶斯统计（Bayesian Statistics） 𐟓ˆ固收投资（Fixed Income Investment） 𐟓Š权益投资（Equity Investment） 𐟓ˆ投资组合管理（Portfolio Management）我们的团队由多位高校在读金融&会计相关专业的商科PhD组成，专注于会计/金融/金融数学/金融工程等的课业辅导。团队成员中有多位CPA/ACCA/CMA/CFA等持证人员。

肯特大学精算科学硕士就读体验分享 ### 秋季学期：适应与挑战第一周是welcome week，这一周没有课，主要是专业介绍和一些关于找工作的讲座。从第二周开始，课程正式开始，一直上到12月15日。秋季学期结束后，会有一个月的圣诞假期。 Finance & Financial Reporting：秋+春课程内容秋季学期主要介绍资产负债表和损益表。课程内容非常详细，老师会结合真实的表格分析公司财务情况，偶尔还会提问。评估方式两次小测：第一次是10道选择题，每题3.5分（全是概念性问题）；第二次是解答题，9分（财务报表的计算和理论分析），开卷可以带一张A4纸，但理论分析不能照着课件抄，这样不得分。给分非常严格。 Financial Mathematics：计算与理论课程内容主要是present value和accumulated value的计算，利息、贷款和项目评估等，计算为主。老师介绍 John老师之前在劳埃德银行工作，也曾是ifoa的出卷人，授课非常仔细，有点像回到高中的感觉，把知识点揉碎了喂给你。不过我们这届是最后一届了。评估方式一次选择题5分，全是计算基础题，但时间很紧，需要熟练使用计算器。一次Excel上机15分，计算AV和PV。一次课后作业10分，用Excel计算利率的微小变化是否免疫。如果结果不对，会按照步骤给分。 Survival Analysis：生存模型与机器学习课程内容主要介绍Cox、KM、Markov等生存模型，Graduation的方法以及机器学习相关内容，内容以基础为主。老师介绍老师通俗易懂，会举很多例子来解释如何得出计算结果，并介绍实际应用。评估方式一次课堂测验30分（选择题+Excel+R，选择题是模型概念判断+少量计算，Excel虽然是上机计算，但要求只上交手写的计算步骤和结果，不上交表格，R以作业形式上交，模仿老师给的代码就行）。一次课后作业10分（使用R计算结果并分析）。基本可以拿到70%以上的分数。总的来说，肯特大学的精算科学硕士课程既有趣又富有挑战性。每一门课程都有其独特的魅力和难点，需要付出努力才能取得好成绩。希望我的分享能对大家有所帮助！

马尔可夫链入门指南：一张图搞定！嘿，大家好！今天我们来聊聊马尔可夫链，这个东西听起来有点高大上，但其实它在很多领域都有应用，比如经济学、运筹学和人工智能。别担心，我会尽量用简单易懂的语言来解释。马尔可夫性质（Markov Property）𐟎斥…ˆ，什么是马尔可夫性质呢？简单来说，就是未来的状态只依赖于当前状态，而与之前的历史状态无关。这种性质被称为“无后效性”。举个例子，抛硬币的结果只取决于当前的状态（正面还是反面），而不受之前抛硬币的结果影响。马尔可夫决策过程（MDP）𐟧鬥𐔥磻륆𓧭–过程（MDP）是马尔可夫性质在决策问题中的应用。它由四个基本组成部分：状态、动作、奖励和概率。状态转移概率描述了从一个状态转移到另一个状态的概率。奖励与状态转移相伴生，表示在状态转移时获得的即时奖励。长期奖励则考虑了从当前状态出发所有可能的状态转移链的期望奖励。贝尔曼期望方程（Bellman Expectation Equation）𐟓ˆ 贝尔曼期望方程描述了在给定策略下，一个状态的价值函数（或效用）等于在该状态下立即获得的奖励加上未来状态价值的期望值。简单来说，就是你现在所处的状态的价值取决于你从这个状态出发所能获得的所有可能奖励的期望值。策略（Policy）𐟓 策略定义了在每个状态下应采取的动作。策略可以是确定性的（每种状态下只做一种动作）或随机性的（每种状态下有多种动作选择）。价值函数（Value Function）𐟒𐊤𛷥€𜥇𝦕𐨯„估了从特定状态开始并遵循特定策略所能获得的期望总奖励。它可以用来评价状态的质量。长期奖励（Return）𐟏† 长期奖励考虑了从当前状态出发所有可能的状态转移链的期望奖励总和。这就像是你在玩游戏时，不仅关心当前得到的奖励，还关心整个游戏过程中能得到的总奖励。状态转移链（Chain of Transitions）𐟔„ 状态转移链描述了从初始状态出发，通过一系列状态转移所能到达的所有可能状态序列。就像你在玩跳棋时，每一步的选择都会影响最终的结果。马尔可夫奖励过程（MRP）与MDP的区别𐟔 马尔可夫奖励过程（MRP）关注状态转移和伴随的奖励，而MDP在此基础上增加了动作的概念，允许决策者在每个状态下选择不同的动作，从而影响状态转移和奖励。隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）𐟕𕯸‍♂️ 隐马尔可夫模型是一种特殊类型的马尔可夫过程，其中状态不是直接可观察的，而是通过观测序列来推断状态。这就像你在解谜游戏时，需要通过观察线索来推测隐藏的状态。总结𐟓š 通过这些概念，MDP为解决具有不确定性和决策性质的问题提供了一个强大的框架。它广泛应用于经济学、运筹学、人工智能等领域。希望这篇文章能帮你更好地理解马尔可夫链，下次再听到这个词时，不再一头雾水啦！

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