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R-流线型马尔可夫链

是一种特殊类型的马尔可夫链，它在状态转移过程中具有流线型的特点。马尔可夫链是一种随机过程，其状态在离散的时间步骤中转移，并且转移概率只依赖于当前状态，而与过去的状态无关。

R-流线型马尔可夫链在实际应用中具有广泛的应用场景。例如，在自然语言处理中，可以使用R-流线型马尔可夫链来建模文本的生成过程，从而实现自然语言的生成和预测。在金融领域，R-流线型马尔可夫链可以用于建模股票价格的变化，从而进行风险评估和投资决策。

腾讯云提供了一系列与R-流线型马尔可夫链相关的产品和服务。例如，腾讯云提供了弹性MapReduce服务，可以用于大规模数据处理和分析，其中包括了对马尔可夫链的支持。此外，腾讯云还提供了人工智能开放平台，其中包括了自然语言处理和机器学习的相关服务，可以用于R-流线型马尔可夫链的建模和预测。

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马尔可夫性质、马尔可夫链和马尔可夫过程

他的徒弟马尔可夫就是属于继承师傅的概率论和数论的衣钵，继续开拓了很多新的成果。马尔可夫链及马尔可夫过程都是非常有代表性的成果之一。...这就是被后人称作马尔科夫链的著名概率模型。也是在这篇论文里，马尔科夫建立了这种链的大数定律。随着发展，马尔可夫链被扩大到随机过程的一种，即马尔可夫过程。...马尔可夫链：是一种最简单的马尔可夫过程，专指离散指数集的马尔可夫过程。...马尔可夫链极其扩展被广泛的应用，如物理学和化学中，马尔可夫链和马尔可夫过程被用于对动力系统进行建模，形成了马尔可夫动力学（Markov dynamics）。...在信号处理方面，马尔可夫链是一些序列数据压缩算法，例如Ziv-Lempel编码的数学模型，在金融领域，马尔可夫链模型被用于预测企业产品的市场占有率。

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    这些可观测变量组成可观测状态链。 同时，在隐马尔可夫模型中还有一条由隐变量组成的隐含状态链，在本例中即骰子的序列。比如得到这串数字骰子的序列可能为[D6 D8 D8 D6 D4 D8]。 ?...这就是马尔可夫链，即系统的下一时刻的状态仅由当前状态决定不依赖以往的任何状态（无记忆性），“齐次马尔可夫性假设”。 2 隐马尔可夫模型三要素 对于一个隐马尔可夫模型，它的所有N个可能的状态的集合 ?...隐马尔可夫模型三要素： 状态转移概率矩阵A， ? 下一时刻t+1状态为 ? 的概率 观测概率矩阵B， ? ，生成观测值 ? 的概率 初始状态概率向量π， ?...一个隐马尔可夫模型可由λ=(A, B, π)来指代。 3 隐马尔可夫模型的三个基本问题 （1） 给定模型λ=(A, B, π)，计算其产生观测序列 ?...4 三个基本问题的解法 基于两个条件独立假设，隐马尔可夫模型的这三个基本问题均能被高效求解。

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    渠道归因（二）基于马尔可夫链的渠道归因

    渠道归因（二）基于马尔可夫链的渠道归因 在应用当中，序列中的每个点通常映射为一个广告触点，每个触点都有一定概率变成真正的转化。通过这种建模，可以选择最有效，概率最高的触点路径。...本文主要参考自python实现马尔可夫链归因[1]。 马尔可夫链是一个过程，它映射运动并给出概率分布，从一个状态转移到另一个状态。...马尔可夫链由三个属性定义： 状态空间：处理可能存在的所有状态的集合 转移概率：从一个状态转移到另一个状态的概率 当前状态分布 ：在过程开始时处于任何一个状态的概率分布 那么用户行为路径中的每个渠道可以看作这里的每个状态...所以马尔可夫链模型可以用来做归因分析。...共勉～ 参考资料 [1] python实现马尔可夫链归因: https://mattzheng.blog.csdn.net/article/details/117296062

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    基于有向图的概率模型称为贝叶斯网络，基于无向图的概率模型称作马尔科夫随机场。 隐马尔科夫模型是有向概率图的一种，在静态贝叶斯网络中加入时序的考虑，其本身基于马尔科夫链 2.    ...马尔科夫链 马尔科夫链是有向概率图的一种，用于描述一个序列的随机变量的概率分布，变量的值可以是任意状态集合，比如天气冷暖（左图）或文字序列（右图）。...马尔科夫链遵循马尔科夫假设：如果我们想预测将来的状态，那么它只与现在的状态的有关，而与过去的状态无关。 拿天气来说，如果明天的天气状态只和今天有关，而和昨天以及过去的天气无关。...因此，比起马尔科夫链的定义，隐马尔科夫模型（HMM）的定义中，多一个观测状态O，和从隐藏状态到观测状态的“发射概率“矩阵B 3.    隐马尔科夫模型（HMM） 上面说到。...隐马尔科夫模型的推断问题 那么，隐马尔可夫要解决的问题之一就是，虽然你不知道接下来他每天是什么心情，但是你根据你的观测，他第一天穿绿色衣服，第二天穿蓝色衣服，第三天穿红色衣服，那么你需要计算出这三天的他的心情是怎么样的

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