第五章连续时间 Markov链 5.1连续时间 Markov链 连续时间 Markov链的要旨仍然是 Markov性与上一章不同之处在于指标集 (这里表示时间)取值连续,通常为≥0}。状态仍然是离散的,最多取可数 个值,我们用整数值0,1,2…表示

Review of markov HMM Models for dna Markov Models for splice sites Hidden Markov models looking under the hood The Viterbi algorithm Real World HMMs

Markov Hidden markov models for dna Markov Models for splice sites Hidden Markov models looking under the hood The Viterbi algorithm Real World HMMs

Markov 过程是随机过程研究的对象之一 运动是世界存在的本质，我们所关注的事物、 对象、目标等等，无不在变化中，其中大多数 还处在随机变化中 探讨随机运动的趋势、可能的结果，就是 Markov 过程的关注所在 重点：掌握 Markov 过程研究问题的思路和方 法

Markov 过程是随机过程研究的对象之一运动是世界存在的本质，我们所关注的事物、 对象、目标等等，无不在变化中，其中大多数还处在随机变化中 探讨随机运动的趋势、可能的结果，就是 Markov 过程的关注所在重点：掌握 Markov过程研究问题的思路和方法

·基本概念 ·状态的分类及性质 ·极限定理及平稳分布 ·Markov链的应用 ·连续时间Markov链

背景 基础 Markov Processes Markov Reward Process Markov Decision Process Extensions to MDPs (Full Observable) Markov Decision Processes (MDPs) Partial Observable MDPs (POMDPs)

1 Markov Chain Monte Carlo Methods 1.1 Introduction 1.1.1 Integration problems in Bayesian inference 1.1.2 Markov Chain Monte Carlo Integration 1.1.3 Markov Chain 1.2 The Metropolis-Hastings Algorithm 1.2.1 Metropolis-Hastings Sampler 1.2.2 The Metropolis Sampler 1.2.3 Random Walk Metropolis 1.2.4 The Independence Sampler 1.3 Single-component Metropolis Hastings Algorithms 1.4 Application: Logistic regression

第五章连续时间 Markov链 5.1连续时间 Markov链 连续时间 Markov链的要旨仍然是 Markov性与上一章不同之处在于指标集 (这里表示时间)取值连续,通常为≥0}。状态仍然是离散的,最多取可数 个值,我们用整数值0,1,2…表示

第四章离散时间 Markov链 4.1定义和一些例子 在一些物理学、生物学、经济学等许多学科中都有如下行为的系统:该系统 是与时间有关的一个系统,如果已知系统在现在的状态,则此系统的过去所处的 状态与将来所处状态是(条件)独立的,这个特性称为 Markov性