markov

隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是统计模型，用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。它也是一种关于时序的概率模型。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数

随机微分方程(Stochastic differential eqaution SDE)是在常微分方程的基础上加入噪音项得到的，噪音项由布朗运动的增量刻画。 随机微分方程的形式如下： 这个方程的含义是 满足对于任意的 ， 随机微分方程的解的重要性质是马尔可夫性(Markov property)，其代表的含义是未来任意时刻 的分布都由当前的 状态决定（加入当前的时间是 ），而与过去的历史无关，即对于任意的函数 ，都存在函数 使得， 在Black-Scholes模型中，股票价格 的走势可以通过一个随机微分方程描述：

山东财经大学金融学院沈丽教授、张好圆同学和李文君副教授共同撰写的论文《中国普惠金融的区域差异及分布动态演进》在《数量经济技术经济研究》2019年第7期发表。 文章构建普惠金融指数的综合评价指标体系，基于主客观综合赋权法测算了2005-2017年中国各省的普惠金融发展水平，对中国普惠金融的区域差异及分布动态演进过程进行了实证分析。研究发现：中国普惠金融发展存在着明显的俱乐部收敛特征；东部地区多级分化现象明显，中部和西部地区多级分化逐渐消失

任务开始时向东飞行，途中会遇到四架战斗机。得到准许后，将其全数击坠。地图上会陆续有多架敌机出现

隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是统计模型，用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。它也是一种关于时序的概率模型。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数

GAN的出现为数据生成提供了一种新的思路，以图像生成为例，在GAN框架中，不再需要其他复杂的操作，如Markov Chain等，只需要对定义好的网络进行backpropagation即可完成生成网络的训练。在原始的GAN框架中，包括了两个部分，分别为生成网络（Generator）GGG和判别网络（Discriminator）DDD，其中生成网络（Generator）GGG用于生成图片，判别网络（Discriminator）DDD用于判别一张图片是否是真实的。通过不断提高生成网络GGG的生成质量，最终“骗”过判别网络DDD，在此过程中，判别网络DDD也在不断提高自身的判别能力，通过如此的一个动态的“博弈”过程，最终，训练好的生成网络GGG便可以用于生成“以假乱真”的图片

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

男生和女生分别是来自不同星球的科学事实已经众所周知的了.男生们总是认为女生们都是迷一 样的生物他们的情感状态浮动似乎是以秒单位在变化的难以理解更勿论预测了! 而女生们觉得男生都是没有感觉动物完全不能理解什么叫感受-尽管已经告诉他们N次了! 这种男女之间的根本差别导致了他们之间的感情关系是受一种超级无敌复杂的系统所支配的. 不过我们可以用一个叫隐式马尔可夫(Hidden Markov Model)的数学模型来分析这个系统. 决定性系统 首先我们来看看一种最简单的预测系统 – 决定性系统. 在这个系统中如果我们知道我们目前所在的状态那么我们也就能够毫无疑问地预测出下一个状态是什么. 比如一年四季的轮替就是一个决定性系统: 每个季节的交替是完全可以预测的如果现在是春天那么下一个季节就一定会是夏天 冬天的前一个状态就一定是秋天等等.另外值得一提的是冬天过后下一个季节就又会回到春天以此循环… 另外一个常见的决定系统就是交通灯的轮换: 红灯过后就应该是绿灯. 绿灯过后就应该是黄灯然后又回到红灯. 这种系统非常常见人的一生大致也能看作是这种系统. 有婴儿少年成年老年 […]

缩写代码：RE 说明：Run Expectancy（预期得分）列出每个半局可能出现的 24 个上垒与出局状态下，预期可以得到几分。 RE将一个半局分成可能出现的 24 个上垒与出局状态，再依据真实的大联盟数据找出各种状态可能发生的几率。之后用 Markov Chain （马可夫炼） 导出各个状态下的得分几率表