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1，馬爾可夫鏈的定義
2，有誰知道馬爾科夫鏈條是什么東東
3，如何淺顯易懂的深刻理解馬爾科夫鏈
4，有哪位高手解釋下馬爾科夫鏈啊完全看不懂的
5，什么是馬爾科夫鏈
6，什么是馬爾科夫鏈法

1，馬爾可夫鏈的定義

百度百科上有詳細解釋http://baike.baidu.com/view/340221.htm不過還是推薦看相關(guān)隨機的書吧

馬爾可夫鏈蒙特卡羅mcmc方法屬于統(tǒng)計物理中一類重要的隨機方法。被廣泛應(yīng)用于貝葉斯推斷和機器學(xué)習(xí)。其思想是估計期望值，根據(jù)分布進行采樣，為了從分布中采樣，構(gòu)造一條馬爾科夫鏈。

馬爾可夫鏈的定義

2，有誰知道馬爾科夫鏈條是什么東東

1890年后，英國的亨伯公司生產(chǎn)出一種用鏈條傳動的、車為菱型的自行車，這種形式的自行車一直沿用至今。在此之前的自行車一直都沒有鏈條，所以最早發(fā)明鏈條并用于自行車傳動的是英國的亨伯公司。

有誰知道馬爾科夫鏈條是什么東東

3，如何淺顯易懂的深刻理解馬爾科夫鏈

下一時刻狀態(tài)僅取決于現(xiàn)在的狀態(tài),過去的狀態(tài)對未來狀態(tài)沒有直接影響。記得采納啊

如果一個過程的“將來”僅依賴“現(xiàn)在”而不依賴“過去”，則此過程具有馬爾可夫性,或稱此過程為馬爾可夫過程 nx(t+1) = f( x(t) ) 時間和狀態(tài)都離散的馬爾科夫過程稱為馬爾科夫鏈記作{xn = x(n), n = 0,1,2,…} –在時間集t1 = {0,1,2,…}上對離散狀態(tài)的過程相繼觀察的結(jié)果鏈的狀態(tài)空間記做i = {a1, a2,…}, ai∈r. 條件概率pij ( m ,m+n)=p{xm+n = aj|xm = ai} 為馬氏鏈在時刻m處于狀態(tài)ai條件下，在時刻m+n轉(zhuǎn)移到狀態(tài)aj的轉(zhuǎn)移概率。由于鏈在時刻m從任何一個狀態(tài)ai出發(fā)，到另一時刻m+n，必然轉(zhuǎn)移到a1，a2…，諸狀態(tài)中的某一個，所以有當(dāng)pij(m,m+n)與m無關(guān)時，稱馬爾科夫鏈為齊次馬爾科夫鏈，通常說的馬爾科夫鏈都是指齊次馬爾科夫鏈。馬鏈的要義就是：如果你想展望未來那么你應(yīng)立足今日，忘記昨天。驗證是不是馬氏鏈，應(yīng)該驗證是否具有馬氏性。所謂馬氏性，就是明日只與今日有關(guān)，與前日并無直接的關(guān)系。只要驗證明日至于今日有關(guān)就行了。立足今日，不能忘記昨天，而是完全記住昨天。未來的成就依賴與以往的歷史造就的現(xiàn)在的你。馬爾可夫鏈應(yīng)用什么是markov鏈？馬爾可夫鏈，因安德烈·馬爾可夫（a.a.markov，1856－1922）得名，是數(shù)學(xué)中具有馬爾可夫性質(zhì)的離散時間隨機過程。該過程中，在給定當(dāng)前知識或信息的情況下，過去（即當(dāng)期以前的歷史狀態(tài)）對于預(yù)測將來（即當(dāng)期以后的未來狀態(tài)）是無關(guān)的。馬爾可夫鏈?zhǔn)请S機變量x_1,x_2,x_3...的一個數(shù)列。這些變量的范圍，即他們所有可能取值的集合，被稱為“狀態(tài)空間”，而x_n的值則是在時間n的狀態(tài)。如果x_{n+1}對于過去狀態(tài)的條件概率分布僅是x_n的一個函數(shù)，則 p(x_{n+1}=x|x_0, x_1, x_2, \ldots, x_n) = p(x_{n+1}=x|x_n). \, 這里x為過程中的某個狀態(tài)。上面這個恒等式可以被看作是馬爾可夫性質(zhì)。馬爾可夫在1906年首先做出了這類過程。而將此一般化到可數(shù)無限狀態(tài)空間是由柯爾莫果洛夫在1936年給出的。馬爾可夫鏈與布朗運動以及遍歷假說這兩個二十世紀初期物理學(xué)重要課題是相聯(lián)系的，但馬爾可夫?qū)で蟮乃坪醪粌H于數(shù)學(xué)動機，名義上是對于縱屬事件大數(shù)法則的擴張。

如何淺顯易懂的深刻理解馬爾科夫鏈

4，有哪位高手解釋下馬爾科夫鏈啊完全看不懂的

青蛙最熟了。隨機過程里面的。就是“青蛙跳荷葉”的規(guī)則。 http://baike.baidu.com/view/3053716.html?wtp=tt

5，什么是馬爾科夫鏈

　　馬爾可夫鏈，因安德烈?馬爾可夫（A.A.Markov，1856－1922）得名，是數(shù)學(xué)中具有馬爾可夫性質(zhì)的離散時間隨機過程。該過程中，在給定當(dāng)前知識或信息的情況下，過去（即當(dāng)期以前的歷史狀態(tài)）對于預(yù)測將來（即當(dāng)期以后的未來狀態(tài)）是無關(guān)的。　　馬爾可夫鏈?zhǔn)请S機變量X_1,X_2,X_3...的一個數(shù)列。這些變量的范圍，即他們所有可能取值的集合，被稱為“狀態(tài)空間”，而X_n的值則是在時間n的狀態(tài)。如果X_{n+1}對于過去狀態(tài)的條件概率分布僅是X_n的一個函數(shù)，則　　P(X_{n+1}=x|X_0, X_1, X_2, \ldots, X_n) = P(X_{n+1}=x|X_n). 　　這里x為過程中的某個狀態(tài)。上面這個恒等式可以被看作是馬爾可夫性質(zhì)。　　馬爾可夫在1906年首先做出了這類過程。而將此一般化到可數(shù)無限狀態(tài)空間是由柯爾莫果洛夫在1936年給出的。　　馬爾可夫鏈與布朗運動以及遍歷假說這兩個二十世紀初期物理學(xué)重要課題是相聯(lián)系的，但馬爾可夫?qū)で蟮乃坪醪粌H于數(shù)學(xué)動機，名義上是對于縱屬事件大數(shù)法則的擴張。　　它們是后面進行推導(dǎo)必不可少的條件:(1)尺度間具有馬爾可夫性質(zhì).隨機場從上到下形成了馬爾可夫鏈,即 Xi 的分布只依賴于 Xi,與其他更粗糙的尺度無關(guān),這是因為 Xi 已經(jīng)包含了所有位于其上層的尺度所含有的信息.(2) 隨機場像素的條件獨立性.若 Xi 中像素的父節(jié)點已知,則 Xi 中的像素彼此獨立.這一性質(zhì)使我們不必再考慮平面網(wǎng)格中相鄰像素間的關(guān)系,而轉(zhuǎn)為研究尺度間相鄰像素(即父子節(jié)點)間的關(guān)系.(3) 設(shè)在給定 Xn 的情況下,Y 中的像素彼此獨立.(4) 可分離性.若給定任一節(jié)點 xs,則以其各子節(jié)點為根的子樹所對應(yīng)的變量相互獨立. 　　從只有一個節(jié)點的根到和圖像大小一致的葉子節(jié)點,建立了完整的四叉樹模型,各層間的馬爾可夫鏈的因果關(guān)系使我們可以由非迭代的推導(dǎo)過程快速計算出 X 的最大后驗概率或后驗邊緣概率. 　　完整的四叉樹模型也存在一些問題.(1) 因概率值過小,計算機的精度難以保障而出現(xiàn)下溢,若層次多,這一問題更為突出.雖然可以通過取對數(shù)的方法將接近于 0 的小值轉(zhuǎn)換成大的負值,但若層次過多、概率值過小,該方法也難以奏效,且為了這些轉(zhuǎn)換所采用的技巧又增加了不少計算量.(2) 當(dāng)圖像較大而導(dǎo)致層次較多時,逐層的計算甚為繁瑣下溢現(xiàn) 象肯定會出現(xiàn) , 存儲中間變量也會占用大量空間 , 在時間空間上都有更多的開銷 . 　　(3) 分層模型存在塊效應(yīng),即區(qū)域邊界可能出現(xiàn)跳躍,因為在該模型中,同一層隨機場中相鄰的像素不一定有同一個父節(jié)點,同一層的相鄰像素間又沒有交互,從而可能出現(xiàn)邊界不連續(xù)的現(xiàn)象. 　　為了解決這些問題,我們提出一種新的分層 MRF 模型——半樹模型,其結(jié)構(gòu)和圖1 5類似,仍然是四叉樹, 　　只是層數(shù)比完整的四叉樹大大減少,相當(dāng)于將完整的四叉樹截為兩部分,只取下面的這部分.模型最下層仍和圖像大小一致,但最上層則不止一個節(jié)點.完整的四叉樹模型所具有的性質(zhì)完全適用于半樹模型,不同點僅在于最上層,完整的樹模型從上到下構(gòu)成了完整的因果依賴性,而半樹模型的層間因果關(guān)系被截斷,該層節(jié)點的父節(jié)點及祖先均被刪去,因此該層中的各節(jié)點不具有條件獨立性,即不滿足上述的性質(zhì) 2,因而對這一層轉(zhuǎn)為考慮層內(nèi)相鄰節(jié)點間的關(guān)系.半樹模型和完整的樹模型相比,層次減少了許多,這樣,層次間的信息傳遞快了,概率值也不會因為過多層次的逐層計算而小到出現(xiàn)下溢.但第 0 層帶來了新的問題,我們必須得考慮節(jié)點間的交互,才能得出正確的推導(dǎo)結(jié)果,也正是因為在第 0 層考慮了相鄰節(jié)點間的影響,使得該模型的塊現(xiàn)象要好于完整的樹模型.對于層次數(shù)的選取,我們認為不宜多,太多則達不到簡化模型的目的,其優(yōu)勢體現(xiàn)不出來,但也不能太少,因為第 0 層的概率計算仍然要采用非迭代的算法,層數(shù)少表明第 0 層的節(jié)點數(shù)仍較多,計算費時,所以在實驗中將層數(shù)取為完整層次數(shù)的一半或一半稍少. 　　3半樹模型的 MPM 算法　　圖像分割即已知觀測圖像 y,估計 X 的配置,采用貝葉斯估計器,可由一個優(yōu)化問題來表示: 　　?x = arg min [E C ( x, x )′ | Y = y] ,x其中代價函數(shù) C 給出了真實配置為 x 而實際分割結(jié)果為 x′時的代價.在已知 y 的情況下,最小化這一代價的期望,從而得到最佳的分割.代價函數(shù)取法不同得到了不同的估計器,若 C(x,x′)=1?δ(x,x′)(當(dāng) x=x′時δ(x,x′)=1,否則 δ(x,x′)=0)得到的是 MAP 估計器,它意味著 x 和 x′只要在一個像素處有不同,則代價為 1,對誤分類的懲罰比較重,汪西莉等:一種分層馬爾可夫圖像模型及其推導(dǎo)算法　　而在實際中存在一些誤分類是完全允許的.若將半樹模型的 MPM 算法記為 HT-MPM,它分為向上算法和向下算法兩步,向上算法自下而上根據(jù)式(2)、式 (3)逐層計算P(yd(s)|xs)和 P(xs,xρ(s)|yd(s)), 對最下層 P(yd(s)|xs)=P(ys|xs). 向下算法自上而下根據(jù) 式 (1)逐層計算 P(xs|y),對最上層由 P(x0|y)采樣 x0(1),…,x0(n),

6，什么是馬爾科夫鏈法

一、馬爾科夫轉(zhuǎn)移矩陣法的涵義單個生產(chǎn)廠家的產(chǎn)品在同類商品總額中所占的比率，稱為該廠產(chǎn)品的市場占有率。在激烈的競爭中，市場占有率隨產(chǎn)品的質(zhì)量、消費者的偏好以及企業(yè)的促銷作用等因素而發(fā)生變化。企業(yè)在對產(chǎn)品種類與經(jīng)營方向做出決策時，需要預(yù)測各種商品之間不斷轉(zhuǎn)移的市場占有率。市場占有率的預(yù)測可采用馬爾科夫轉(zhuǎn)移矩陣法，也就是運用轉(zhuǎn)移概率矩陣對市場占有率進行市場趨勢分析的方法。馬爾科夫是俄國數(shù)學(xué)家，他在20世紀初發(fā)現(xiàn)：一個系統(tǒng)的某些因素在轉(zhuǎn)移中，第n次結(jié)果只受第n-1的結(jié)果影響，只與當(dāng)前所處狀態(tài)有關(guān)，與其他無關(guān)。比如：研究一個商店的累計銷售額，如果現(xiàn)在時刻的累計銷售額已知，則未來某一時刻的累計銷售額與現(xiàn)在時刻以前的任一時刻的累計：銷售額都無關(guān)。，在馬爾科夫分析中，引入狀態(tài)轉(zhuǎn)移這個概念。所謂狀態(tài)是指客觀事物可能出現(xiàn)或存在的狀態(tài)；狀態(tài)轉(zhuǎn)移是指客觀事物由一種狀態(tài)轉(zhuǎn)穆到另一種狀態(tài)的概率。馬爾科夫分析法的一般步驟為： ①調(diào)查目前的市場占有率情況； ②調(diào)查消費者購買產(chǎn)品時的變動情況； ③建立數(shù)學(xué)模型； ④預(yù)測未來市場的占有率。二、馬爾科夫分析模型實際分析中，往往需要知道經(jīng)過一段時間后，市場趨勢分析對象可能處于的狀態(tài)，這就要求建立一個能反映變化規(guī)律的數(shù)學(xué)模型。馬爾科夫市場趨勢分析模型是利用概率建立一種隨機型的時序模型，并用于進行市場趨勢分析的方法。馬爾科夫分析法的基本模型為： X(k+1)=X(k)×P 公式中：X(k)表示趨勢分析與預(yù)測對象在t=k時刻的狀態(tài)向量，P表示一步轉(zhuǎn)移概率矩陣， X(k+1)表示趨勢分析與預(yù)測對象在t=k+1時刻的狀態(tài)向量。必須指出的是，上述模型只適用于具有馬爾科夫性的時間序列，并且各時刻的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率保持穩(wěn)定。若時間序列的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率隨不同的時刻在變化，不宜用此方法。由于實際的客觀事物很難長期保持同一狀態(tài)的轉(zhuǎn)移概率，故此法一般適用于短期的趨勢分析與預(yù)測。三、馬爾科夫過程的穩(wěn)定狀態(tài) 在較長時間后，馬爾科夫過程逐漸處于穩(wěn)定狀態(tài)，且與初始狀態(tài)無關(guān)。馬爾科夫鏈達到穩(wěn)定狀態(tài)的概率就是穩(wěn)定狀態(tài)概率，也稱穩(wěn)定概率。市場趨勢分析中，要設(shè)法求解得到市場趨勢分析對象的穩(wěn)態(tài)概率，并以此做市場趨勢分析。在馬爾科夫分析法的基本模型中，當(dāng)X：XP時，稱X是P的穩(wěn)定概率，即系統(tǒng)達到穩(wěn)定狀態(tài)時的概率向量，也稱X是P的固有向量或特征向量，而且它具有唯一性。四，馬爾科夫轉(zhuǎn)移矩陣法的應(yīng)用馬爾科夫分析法，是研究隨機事件變化趨勢的一種方法。市場商品供應(yīng)的變化也經(jīng)常受到各種不確定因素的影響而帶有隨機性，若其具有"無后效性"，則用馬爾科夫分析法對其未來發(fā)展趨勢進行市場趨勢分析五，提高市場占有率的策略預(yù)測市場占有率是供決策參考的，企業(yè)要根據(jù)預(yù)測結(jié)果采取各種措施爭取顧客。提高市場占有率一般可采取三種策略： (1)設(shè)法保持原有顧客； (2)盡量爭取其他顧客； (3)既要保持原有顧客又要爭取新的顧客。第三種策略是前兩種策略的綜合運用，其效果比單獨使用一種策略要好，但其所需費用較高。如果接近于平穩(wěn)狀態(tài)時，一般不必花費競爭費用。所以既要注意市場平穩(wěn)狀態(tài)的分析，又要注意市場占有率的長期趨勢的分析。爭取顧客、提高市場占有率的策略和措施一般有： ①擴大宣傳。主要采取廣告方式，通過大眾媒體向公眾宣傳商品特征和顧客所能得到的利益，激起消費者的注意和興趣。 ②擴大銷售。除聯(lián)系現(xiàn)有顧客外，積極地尋找潛在顧客，開拓市場。如向顧客提供必要的服務(wù)等。 ③改進包裝。便于顧客攜帶，增加商品種類、規(guī)格、花色，便于顧客挑選，激發(fā)顧客購買興趣。 ④開展促銷活動。如展銷、分期付款等。 ⑤調(diào)整經(jīng)營策略。根據(jù)市場變化，針對現(xiàn)有情況調(diào)整銷售策略，如批量優(yōu)待、調(diào)整價格、市場滲透、提高產(chǎn)品性能、擴大產(chǎn)品用途、降低產(chǎn)品成本等，以保持市場占有率和擴大市場占有率。馬爾科夫分析模型實際分析中，往往需要知道經(jīng)過一段時間后，市場趨勢分析對象可能處于的狀態(tài)，這就要求建立一個能反映變化規(guī)律的數(shù)學(xué)模型。馬爾科夫市場趨勢分析模型是利用概率建立一種隨機型的時序模型，并用于進行市場趨勢分析的方法。馬爾科夫分析法的基本模型為： X(k+1)=X(k)×P 公式中：X(k)表示趨勢分析與預(yù)測對象在t=k時刻的狀態(tài)向量，P表示一步轉(zhuǎn)移矩陣概率， X(k+1)表示趨勢分析與預(yù)測對象在t=k+1時刻的狀態(tài)向量。必須指出的是，上述模型只適用于具有馬爾科夫性的時間序列，并且各時刻的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率保持穩(wěn)定。若時間序列的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率隨不同的時刻在變化，不宜用此方法。由于實際的客觀事物很難長期保持同一狀態(tài)的轉(zhuǎn)移概率，故此法一般適用于短期的趨勢分析與預(yù)測。請參考，希望對你有所幫助！

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