马尔可夫决策过程

这份由张志华老师提供的PPT资源，以清晰的思路梳理了从马尔可夫决策过程 (Markov Decision Processes) 到强化学习 (Reinforcement Learning)，再到深度强化学习 (Deep Reinforcement Learning) 的核心概念和方法，推荐学习！

这是一份详尽的2009年MATLAB MDP源码，包含完整的英文文档和详细说明。

马尔科夫决策过程（MDP）是解决具有不确定性动态决策问题的数学模型，在Python中，pymdptoolbox是一个高效且简洁的MDP解决方案。这个Python库基于MATLAB工具箱重新编写，支持MDP模型创建、策略迭代、值函数迭代和线性规划解法。用户可以利用其定义状态空间、动作空间、转移概率矩阵和奖励函数来构建和求解MDP问题。

隐马尔可夫模型分类实战 本篇记录使用隐马尔可夫模型 (HMM) 进行分类任务的实践过程。HMM 是一种强大的概率模型，特别适用于序列数据，例如语音识别、自然语言处理等领域。 核心步骤 数据预处理: 将原始数据转化为 HMM 可处理的序列格式。 模型训练: 使用训练数据学习 HMM 的参数，包括初始状态概率、状态转移概率和观测概率。 模型评估: 使用测试数据评估训练好的 HMM 模型的性能，例如准确率、召回率等指标。 分类预测: 利用训练好的 HMM 模型对新的序列数据进行分类。 代码实现 (此处省略具体代码，可根据实际情况选择 Python 或其他编程语言实现) 结果分析 通过实验结果，可

这是一个简单的随机过程问题，利用Matlab编写代码模拟马尔可夫链。

随着技术的进步，随机数学中的刘次华版本已经开始展示其马尔可夫过程的特性。

在入侵检测领域，基于一阶马尔可夫过程的检测方法不仅数据存储需求小且稳定，对程序和训练数据变化影响较小，展现出显著的优势。

隐马尔可夫模型（HMM）作为一种统计分析模型，诞生于20世纪70年代，并在80年代得到广泛传播和发展，成为信号处理的重要方向。目前，HMM已成功应用于语音识别、行为识别、文字识别以及故障诊断等多个领域。

非参数模型的 HMM 学习代码，推荐看看nphmm这个 Matlab 库，挺实用的。它支持用 EM 算法或者谱方法训练隐马尔可夫模型，适合不想用高斯分布那一套的情况。代码结构也清晰，拿来就能跑，适合研究或搞科研的你。

马尔可夫链的无记忆特性，适合拿来做蒙特卡洛模拟，效果还挺稳的。你要模拟随机过程，搞统计物理，甚至跑金融建模，用它都比较顺手。网上资源不少，但我比较推荐这篇文章，讲得清楚，还有实战例子，代码也能直接上手。 马尔可夫链的好处就是简单、灵活。状态怎么转，全靠你自己定义转移概率。比如模拟粒子运动，或者参数采样时，设计一个合适的状态空间就够用了，剩下的交给它跑。 文章里不仅有理论背景，还配了几个典型应用，比如金融风险、系统性能评估这类场景，参考价值蛮高的。如果你平时用Matlab，后面那些配套资源也方便，代码都整理好了。 我挑了几个比较实用的链接，比如用 Matlab 实现马尔可夫模拟的例子、ARMA