【课程简介】 本课程适合所有需要学习机器学习技术的同学，课件内容制作精细，由浅入深，适合入门或进行知识回顾。 本章为该课程的其中一个章节，如有需要可下载全部课程 全套资源下载地址：https://download.csdn.net/download/qq_27595745/85252312 【全部课程列表】 第1章 机器学习和统计学习 共75页.pptx 第2和12章 感知机和统计学习方法总结 共27页.pptx 第3章 k-近邻算法 共69页.pptx 第4章 贝叶斯分类器 共79页.pptx 第5章 决策树 共98页.pptx 第6章 Logistic回归 共75页.pptx 第7章 SVM及核函数 共159页.pptx 第8章 adaboost 共75页.pptx 第9章 EM算法 共48页.pptx 第10章 隐马尔科夫模型 共64页.pptx 第11章 条件随机场 共63页.pptx 第13章 无监督学习概论 共27页.pptx 第14章 聚类方法 共52页.pptx 第15章 奇异值分解 共66页.pptx 第16章 主成分分析 共67页.pptx 第17章 潜在语义

第01章 线性规划 第02章 整数规划 第03章 非线性规划 第04章 动态规划 第05章 图与网络 第06章 排队论 第07章 对策论 第08章 层次分析法 第09章 插值与拟合 第10章 数据的统计描述和分析 第11章 方差分析 第12章 回归分析 第13章 微分方程建模 第14章 稳定状态模型 第15章 常微分方程的解法 第16章 差分方程模型 第17章 马氏链模型 第18章 变分法模型 第19章 神经网络模型 第20章 偏微分方程的数值解 第21章 目标规划 第22章 模糊数学模型 第23章 现代优化算法 第24章 时间序列模型 第25章 存贮论 第26章 经济与金融中的优化问题 第27章 生产与服务运作管理中的优化问题 第28章 灰色系统理论及其应用 第29章 多元分析 第30章 偏最小二乘回归

交通量是一个不平稳的时间序列,在不确定性条件和缺乏数据资料的情况下,交通量的预测是一个较复杂的问题。灰色马尔科夫链模型是一种结合经典灰色理论和马尔科夫链的状态转移行为的预测模型。该模型在灰色预测理论的基础上,再对随机波动大的残差序列进行马尔科夫预测,实现了两者的优势互补,克服了两者的不足。以太原市漪汾桥断面的交通量的数据在传统灰色GM( 1,1)预测模型的基础上建立交通量的灰色马尔科夫链模型,研究表明,该模型在交通量的预测方面相对传统的灰色GM( 1,1)模型有更高的精度。

Finite markov chains and algorithmic applications 　　2002, 114pp. 　　softcover gbp 14.95 　　isbn 0-521-89001-2 　　cambridge 　　本书是作者在瑞典chalmers技术大学讲课的基础上形成的一本数学教材，主题是markov链的基本理论及其在随机算法中的应用。

网上整理的MCMC学习资料，来自刘建平老师的博客，重新排版布局。主要讲述了蒙特卡罗方法、马尔科夫链、M-H采样和Gibbs采样的基础知识，相当实用

这是c 语言版马尔科夫链，已经编译通过了，只要给出转移矩阵概率就可以直接计算了。

BP神经网络详解与实例_BP算法_神经网络_机器学习_马尔科夫链，是一个专门介绍神经网络的详细文档，对于机器学习与神经网络学习中的概念与含义有详细阐述，并对马尔科夫链有样例

二、一步转移概率和矩阵 回顾：马尔科夫链的基本概念 一步转移矩阵定义 设P表示一步转移概率 所组成的矩阵，且状态空间I={1,2,3.。。。}，则 称为系统状态的一步转移概率矩阵。它具有性质： （1） （2） . 一步转移概率定义 称条件概率 为马尔科夫链 在时刻n的一步转移概率，其中 ， 简称为转移概率。

针对采用灰色神经网络预测瓦斯浓度时部分预测值精度不高的问题,提出用马尔科夫模型对三阶灰色神经网络模型预测结果进行修正的方法;介绍了灰色神经网络模型的建立和马尔科夫修正残差方法,并采用该方法对某煤矿不同时间、不同地点的瓦斯浓度进行分析预测。实际应用结果表明,经马尔科夫残差修正后的瓦斯浓度预测值与实测值的最大相对误差从14%减小到6%,修正后的瓦斯浓度变化曲线更接近实际瓦斯浓度变化趋势。

5.元胞自动机与马尔科夫(链)过程      马尔科夫过程(MarKov Process)是一个典型的随机过程。设X(t)是一随机过程，当过程在时刻t0所处的状态为已知时，时刻t(t>t0)所处的状态与过程在t0时刻之前的状态无关，这个特性成为无后效性。无后效的随机过程称为马尔科夫过程。马尔科夫过程中的时同和状态既可以是连续的，又可以是离散的。我们称时间离散、状态离散的马尔科夫过程为马尔科夫链。马尔科夫链中，各个时刻的状态的转变由一个状态转移的概率矩阵控制。