内容目录：MCMC（Markov Chain Monte Carlo）的理解与实践（Python）
强化学习作为通用人工智能的希望，吸引了很多人工智能爱好者学习和研究。Markov决策过程是最知名的强化学习模型，强化学习教程也常以Markov决策过程作为起点。但是，强化学习并不只有Markov决策过程这一种模型。本文全景式地分析强化学习的研究内容，展示Markov决策过程以外的广阔天地。
【新智元导读】《量子机器学习》作者 Peter Wittek 的最新研究发现，与近似概率推理的经典启发式算法相比，量子协议的最新结果直接应用于 Gibbs 抽样，在速度上产生了指数级的提升，这一发现从
马尔可夫模型（Markov Model）和回归、分类那些处理相互独立的样本数据的模型不同，它用于处理时间序列数据，即样本之间有时间序列关系的数据。Markov最核心的思想是："当前状态只与上一时刻状态有关，而与之前其它任何时刻的状态都无关"。我个人觉得这是Markov最大的问题，至于为什么，放在文章后面。下面先举个例子具体讲解一下Markov模型
隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是概率学上的一种统计模型，它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。
隐马尔可夫模型(HMM)是可用于标注问题的统计学习模型，描述由隐藏的马尔可夫链随机生成观测序列的过程，属于生成模型。
分析师通常关心检测市场何时“发生变化”：几个月或几年内市场的典型行为可以立即转变为非常不同的行为。投资者希望及时发现这些变化，以便可以相应地调整其策略，但是这可能很困难。
模拟退火算法借鉴了统计物理学的思想，是一种简单、通用的启发式优化算法，并在理论上具有概率性全局优化性能，因而在科研和工程中得到了广泛的应用。
最近我们被客户要求撰写关于MARKOV REGIME SWITCHING的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文提供了一个在统计模型中使用马可夫转换模型模型的例子，来复现Kim和Nelson（1999）中提出的一些结果。它应用了Hamilton（1989）的滤波器和Kim（1994）的平滑器 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ） 。
导读 本文介绍了 360 信息流推荐场景下，利用 Mind 对用户行为进行多兴趣抽取及召回的相关工作。
“数学上，序列是被排成一列的对象（或事件）；这样每个元素不是在其他元素之前，就是在其他元素之后。
波动率是一个重要的概念，在金融和交易中有许多应用。它是期权定价的基础。波动率还可以让您确定资产配置并计算投资组合的风险价值 (VaR)
选自davidsbatista 作者：David S. Batista 机器之心编译 参与：乾树、刘晓坤 这是应用于 NLP 的连续监督学习系列博文的第二篇。它可以看作是上一篇文章的续作（参见：深度 | 从朴素贝叶斯到维特比算法：详解隐马尔科夫模型），在上一篇博客中，作者试着解释了隐马尔科夫模型（HMM）和朴素贝叶斯（Naive Bayes）之间的关系。在这篇博客中，作者将尝试解释如何构建一个基于 Logistic 回归分类器的序列分类器，即，使用一种有区别性的方法。 判定模型 vs 生成模型 上一篇博文中
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。这种方法需要较多的数据，计算也比较复杂。本文主要参考自python实现马尔可夫链归因[1]。
本文做SV模型，选取马尔可夫蒙特卡罗法(MCMC)、正则化广义矩估计法和准最大似然估计法估计。
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“了解不同的股市状况，改变交易策略，对股市收益有很大的影响。弄清楚何时开始或何时止损，调整风险和资金管理技巧，都取决于股市的当前状况。
这里最主要的是依靠两个模型：声学模型和语言模型，声学模型接收我们说话的音频，输出的结果为拼音，而从拼音转换到文字，这个就需要语言模型来进行操作。也就是这一篇文章的核心，基于马尔可夫的拼音文字转换方法。
本文提供了一个在统计模型中使用马可夫转换模型模型的例子，来复现Kim和Nelson（1999）中提出的一些结果。它应用了Hamilton（1989）的滤波器和Kim（1994）的平滑器
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假设 有时间序列数据，如下所示。经验表明，目标变量y似乎与解释变量x有关。然而，乍一看，y在水平中间波动，所以它似乎并不总是有稳定的关系（背后有多个状态）
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强化学习－1.jpg 强化学习本质上是要找到一种最优的方式来做决策。 强化学习涉及到很多学科领域，例如它是计算机科学中机器学习的一部分，工业中的优化控制，还有模拟神经科学中的奖励机制的算法，心理学中的条件反射也是一种奖励机制，数学中的运筹学，经济学中的博弈论等，这些都是研究如何做决策能够使效用最大化。 强化学习和其他机器学习方法的区别： There is no supervisor, only a reward signal 只告诉它怎样是好的加3分，怎样是坏的扣10分，但不会告诉它到底要怎么做才
原文地址：http://www.cnblogs.com/jacklu/p/7753471.html
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个体和环境 Agent & Environment 个体指的是强化学习里的智能体Agent，也就是算法里对应的游戏玩家、环境个体，个体实时对环境有一个观测评估，个体可以根据算法策略输出一个对环境的动作行为Action，并从环境得到一个反馈的奖励信号。 环境指的是强化学习里的外部环境Environment，可以接收个体的动作Action并更新环境信息，针对个体的动作给予个体一个奖励信号Reward ，使得个体可以得到下一个对于环境的观测状态Observation 。 个体和环境通过不断循环交互，最终可以得到一个最优的策略，使得个体对于不同的环境观测执行不同的动作行为可以得到尽可能多的累积奖励。
本文简要地介绍强化学习（RL）基本概念，Q-learning， 到Deep Q network（DQN），文章内容主要来源于Tambet Matiisen撰写的博客，以及DeepMind在2013年的文章“Playing Atari with Deep Reinforcement Learning”。
这是小詹关于机器学习的第③篇文章 导读：通过本篇文章可以对ML的常用算法有个常识性的认识，没有代码，没有复杂的理论推导，就是图解一下，知道这些算法是什么，它们是怎么应用的，例子主要是分类问题。 今天要介绍的算法如下： K最近邻算法 K均值算法 Adaboost算法 神经网络 马尔可夫 ⑥K最近邻算法 给一个新的数据时，离它最近的 k 个点中，哪个类别多，这个数据就属于哪一类。 例子：要区分“猫”和“狗”，通过“claws”和“sound”两个feature来判断的话，圆形和三角形是已知分类的了，那么这个“s
总的来说，强化学习属于机器学习的一种，我们都知道机器学习分为有监督与学习和无监督学习，有监督学习通过大量有标记的数据来训练，所以有监督训练是黑白分明的，啥意思呢？一个训练数据你给了他什么标签，它就属于哪一种，无监督学习就是通过一大批未知数据来进行训练得到一个盒子，然后你属于一个未知数据进去预测，看看会输出结果，它属于一种对先验样本的复现过程，而强化学习呢，没有一个明确的规定说你这个行动是绝对的对或者错，只有好与不好之分，好的话给你奖励（Reward），越好的话奖励越高，坏的话给你惩罚（-Reward），越坏的话惩罚越痛，它不是那么的黑白分明，是有灰度的存在。所以我更认同强化学习与监督式学习以及非监督式学习一起组成了机器学习的观点(如图)，
今天给大家分享的是开源机器学习经典著作《机器学习：概率视角》，英文全称为《Machine Learning: a Probabilistic Perspective》，该书作者是谷歌研究员Kevin Patrick Murphy，自2012年出版以来就一直被列为机器学习经典著作之一。
马尔科夫链蒙特卡洛方法(Markov Chain Monte Carlo)，简称MCMC，MCMC算法的核心思想是我们已知一个概率密度函数，需要从这个概率分布中采样，来分析这个分布的一些统计特性，然而这个这个函数非常之复杂，怎么去采样？这时，就可以借助MCMC的思想。
虽然目前多智能体强化学习 MARL 在很多领域取得了不错的结果，但很少有相关的理论分析。本综述挑选并汇总了拥有理论支撑的 MARL 算法，主要是以下两种理论框架：
提到马尔可夫毯，就会有一堆从名字上看很相近的概念，比如马尔可夫链（Markov Chain, MC）、隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）、马尔可夫随机场（MarkovRandom Field, MRF）等等。其实，马尔可夫毯与这些概念不同，它是一个局部的概念，而不是一个整体模型级别的概念。以下内容主要参考【何宪. 基于贝叶斯网络的马尔可夫毯发现算法研究[D]. 电子科技大学, 2012.】，更多内容请参阅原文献。
此学习笔记基础来源于zhoubolei RL(https://github.com/zhoubolei/introRL)，以基本概念，基本定理，问题建模，代码实现，新论文的阅读为逻辑展开写的。学习强化学习的过程，会相对漫长。比如：一个假想的学习过程，可能会包含sutton的 complete draft；一些RL基础课程，David Silver，伯克利RL或周博磊等；经典算法的复现；核心研究部门的学术文章(openAI，DeepMind，...)；靠谱博士写的博文；会遇见公式符号，上下标，算法实现细节，问题优化，具体问题建模等问题。这里，只是个开始，代码框架可参考PARL。不太懂wx格式，建议wx对latex支持更友好，不要搞什么其他幺蛾子语法。
最近我们被客户要求撰写关于MDP的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在强化学习中，我们有兴趣确定一种最大化获取奖励的策略。假设环境是马尔可夫决策过程（MDP）的理想模型，我们可以应用动态编程方法来解决强化学习问题
马尔可夫（1856~1922），苏联数学家。切比雪夫的学生。在概率论、数论、函数逼近论和微分方程等方面卓有成就。 马尔可夫模型（Markov Model）是一种统计模型，广泛应用在语音识别，词性自动标注，音字转换，概率文法等各个自然语言处理等应用领域。经过长期发展，尤其是在语音识别中的成功应用，使它成为一种通用的统计工具。
某些策略在波动剧烈的市场中表现良好，而其他策略则需要强劲而平稳的趋势，否则将面临长时间的下跌风险。搞清楚什么时候开始或停止交易策略，调整风险和资金管理技巧，甚至设置进入和退出条件的参数都取决于市场“制度”或当前的情况。
如今机器学习和深度学习如此火热，相信很多像我一样的普通程序猿或者还在大学校园中的同学，一定也想参与其中。不管是出于好奇，还是自身充电，跟上潮流，我觉得都值得试一试。对于自己，经历了一段时间的系统学习（参考《机器学习/深度学习入门资料汇总》），现在计划重新阅读《机器学习》[周志华]和《深度学习》[Goodfellow et al]这两本书，并在阅读的过程中进行记录和总结。这两本是机器学习和深度学习的入门经典。笔记中除了会对书中核心及重点内容进行记录，同时，也会增加自己的理解，包括过程中的疑问，并尽量的和实际的工程应用和现实场景进行结合，使得知识不只是停留在理论层面，而是能够更好的指导实践。记录笔记，一方面，是对自己先前学习过程的总结和补充。 另一方面，相信这个系列学习过程的记录，也能为像我一样入门机器学习和深度学习同学作为学习参考。 章节目录
小编最早接触隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，HMM），是利用HMM对机械设备的隐含退化状态进行建模、估计和预测，直观的感受是HMM的建模非常便利，可解释性很强，通用性强，缺点是对转移概率和观测概率估计学习时计算量较大，尤其是维数增多时易出现维数灾难问题，但随着DNN技术的发展和GPU计算能力的增强，计算能力已不再是HMM应用的瓶颈，HMM的能力将会得到充分的释放。
蒙特卡罗法（Monte Carlo method），也称为统计模拟方法（statistical simulation method），是通过从概率模型的随机抽样进行近似数值计算的方法
语音识别（Speak Recognition），和图像识别不同，它是连续行为的识别（视频行为分析也一样）。比如“你是谁”这句话，不知道这三个词所占的时间。
Error bounds are derived for sampling and estimation using a discretization of an intrinsically defined Langevin diffusion with invariant measure dμϕ∝e−ϕdvolg on a compact Riemannian manifold. Two estimators of linear functionals of μϕ based on the discretized Markov process are considered: a time-averaging estimator based on a single trajectory and an ensemble-averaging estimator based on multiple independent trajectories. Imposing no restrictions beyond a nominal level of smoothness on ϕ, first-order error bounds, in discretization step size, on the bias and variances of both estimators are derived. The order of error matches the optimal rate in Euclidean and flat spaces, and leads to a first-order bound on distance between the invariant measure μϕ and a stationary measure of the discretized Markov process. Generality of the proof techniques, which exploit links between two partial differential equations and the semigroup of operators corresponding to the Langevin diffusion, renders them amenable for the study of a more general class of sampling algorithms related to the Langevin diffusion. Conditions for extending analysis to the case of non-compact manifolds are discussed. Numerical illustrations with distributions, log-concave and otherwise, on the manifolds of positive and negative curvature elucidate on the derived bounds and demonstrate practical utility of the sampling algorithm.
单目深度估计一直以来都是计算机视觉领域中的一项非常具有挑战的难题。随着计算机技术、数字图像处理算法和深度学习等技术的发展，常用的单目深度估计算法大概可以分为以下几类：基于线索的和机器学习的传统方法、基于有监督的深度学习方法和基于无监督的深度学习方法。
在之前的推送中我们了解到什么是马尔可夫链（Markov Chain)。下面我们来介绍一下马尔可夫链蒙特卡洛算法（Markov Chain Monte Carlo)， 在此之前，我们需要回顾一下马尔可夫
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：
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