基於隱馬爾可夫鏈數字貨幣眾籌交易平台

㈠ 如何用簡單易懂的例子解釋隱馬爾可夫模型

隱馬爾可夫（HMM）好講，簡單易懂不好講。我認為 @者也的回答沒什麼錯誤，不過我想說個更通俗易懂的例子。
還是用最經典的例子，擲骰子。假設我手裡有三個不同的骰子。第一個骰子是我們平常見的骰子（稱這個骰子為D6），6個面，每個面（1，2，3，4，5，6）出現的概率是1/6。第二個骰子是個四面體（稱這個骰子為D4），每個面（1，2，3，4）出現的概率是1/4。第三個骰子有八個面（稱這個骰子為D8），每個面（1，2，3，4，5，6，7，8）出現的概率是1/8。

假設我們開始擲骰子，我們先從三個骰子里挑一個，挑到每一個骰子的概率都是1/3。然後我們擲骰子，得到一個數字，1，2，3，4，5，6，7，8中的一個。
不停的重復上述過程，我們會得到一串數字，每個數字都是1，2，3，4，5，6，7，8中的一個。例如我們可能得到這么一串數字（擲骰子10次）：1 6 3 5 2 7 3 5 2 4
這串數字叫做可見量鏈。但是在隱馬爾可夫模型中，我們不僅僅有這么一串可見量鏈，還有一串隱含量鏈。在這個例子里，這串隱含變數鏈就是你用的骰子的序列。比如，隱含量鏈有可能是：D6 D8 D8 D6 D4 D8 D6 D6 D4 D8
一般來說，HMM中說到的馬爾可夫鏈其實是指隱含量鏈，因為隱含量（骰子）之間存在轉換概率的。在我們這個例子里，D6的下一個狀態是D4，D6，D8的概率都是1/3。D4，D8的下一個狀態是D4，D6，D8的轉換概率也都一樣是1/3。這樣設定是為了最開始容易說清楚，但是我們其實是可以隨意設定轉換概率，或者轉換概率分布的。比如，我們可以這樣定義，D6後面不能接D4，D6後面是D6的概率是0.9，是D8的概率是0.1。這樣就是一個新的HMM。
同樣的，盡管可見量之間沒有轉換概率，但是隱含量和可見量之間有一個概率叫做emission probability（發射概率？沒見過中文怎麼說的。。。）。對於我們的例子來說，六面骰（D6）產生1的emission probability是1/6。產生2，3，4，5，6的概率也都是1/6。我們同樣可以對emission probability進行其他定義。比如，我有一個被賭場動過手腳的六面骰子，擲出來是1的概率更大，是1/2，擲出來是2，3，4，5，6的概率是1/10。

㈡ 數字貨幣交易所的作用是什麼一般怎麼搭建交易所

盡管目前國內已經封鎖所有相關數字貨幣交易和ICO項目的網站和平台，但交易所在數字貨幣領域所起到的作用非常重要，因此不得不提。
數字貨幣為什麼需要交易所？
眾所周知，數字貨幣基於區塊鏈技術和平台，也是區塊鏈最典型的應用，而且沒有之一。
以比特幣為例，其平台提供了各用戶間轉賬的功能，但並沒有提供交易和支付的功能，造成比特幣不能與外界溝通，更無法真正流通，也就不能成為真正的貨幣。
為了解決這個問題，交易所就孕育而生。
交易所的作用：
包括以上說到的交易和支付外，交易所具體的功能大致為資產管理、撮合交易及資產清算等等。說白了，就相當於數字貨幣的銀行。此處的撮合交易，其實就是兌換為其他幣種，例如將比特幣兌換為萊特幣。當然還少不了充值和提現等基本功能，從原理上說，其實就是一個中心化的賬本，且不上鏈。

另一方面，交易所還扮演證券交易所的角色，使得ICO（首次代幣發行）項目成為可能。
各種Token（代幣或通證）正是通過交易所才能募資並發行。
說到這里，有人肯定認為，交易所就是融合了銀行和證券交易兩大功能。
但不僅如此，交易所還有期貨、理財的功能，就等於還具備期貨交易所、券商和基金公司等金融機構的屬性。
還不夠，其實交易所還兼具監管功能，因為無人監管，由此可見，數字貨幣交易所完全可以看成為一個超級金融中心。

中心化的交易所扮演著過於重要的職責和角色，顯然會帶來眾多安全隱患和信任危機。
這些都與違背區塊鏈所倡導的「去中心化」有密切的關系。
好在，目前已經有一些「去中心化」的交易所開始出現，其基於區塊鏈平台，依靠智能合約，以達到自動化、去信任及透明化的目的。

這里給大家簡單講一下怎麼搭建交易所，一般都是先注冊一個主體，比如新加坡基金會，因為新加坡政府鼓勵區塊鏈發展，並且優質的項目方都在新加坡注冊，更能在行業中得到認可。

新加坡基金會提供一個公司名稱和董事身份信息就可以辦理注冊了，之後還可以做一些法律合規，這也是新加坡基金會的優勢所在，它可以出具有效的法律意見書，使得項目合規進行。

㈢ 如何用簡單易懂的例子解釋隱馬爾可夫模型

我們可以用HMM模型來表示一個這樣的系統，定義它的量包括：（1）每個觀測下，系統處於某狀態的概率，共計觀測類型*系統狀態類型個，（由於概率總和為1，有效的量少觀測類型個）。（2）本周期系統處於某狀態時，下周期各狀態的概率分布（就是剛剛馬爾科夫中的那個矩陣），數量為狀態類型 * 狀態類型個（同上，有效的略少）。（3）系統的初始狀態分布，就是第一周期時候系統是什麼樣子，這樣我們就可以計算出每周期的概率了。這個值一共有狀態類型個（有效的少一個）
使用：我們說使用HMM時，一般時在解決這樣的一個問題：當我有一個觀測序列（樣本）時，它和我所有已經知道的HMM模型哪個最匹配。我們通常會為每個我們預計要檢測的東西訓練一個HMM（用該類的大量樣本）。
約束：HMM的求解是一個非常麻煩的事情，可以看成是一個EM迭代的過程，而且求解的變數非常多，這就直接導致了一些約束：（1）觀測的種類不能很多，尤其不能是連續過程（2）系統隱狀態也不宜太多（3）要檢測的目標，也就是HMM的數量，倒不是大問題，因為這是線性增長的，多一倍求解時間只多一倍，一般都能接受
經典例子：擲骰子
假設我手裡有三個不同的骰子。第一個骰子是我們平常見的骰子（稱這個骰子為D6），6個面，每個面（1，2，3，4，5，6）出現的概率是1/6。第二個骰子是個四面體（稱這個骰子為D4），每個面（1，2，3，4）出現的概率是1/4。第三個骰子有八個面（稱這個骰子為D8），每個面（1，2，3，4，5，6，7，8）出現的概率是1/8。
假設我們開始擲骰子，我們先從三個骰子里挑一個，挑到每一個骰子的概率都是1/3。然後我們擲骰子，得到一個數字，1，2，3，4，5，6，7，8中的一個。不停的重復上述過程，我們會得到一串數字，每個數字都是1，2，3，4，5，6，7，8中的一個。例如我們可能得到這么一串數字（擲骰子10次）：1 6 3 5 2 7 3 5 2 4
這串數字叫做可見狀態鏈。但是在隱馬爾可夫模型中，我們不僅僅有這么一串可見狀態鏈，還有一串隱含狀態鏈。在這個例子里，這串隱含狀態鏈就是你用的骰子的序列。比如，隱含狀態鏈有可能是：D6 D8 D8 D6 D4 D8 D6 D6 D4 D8
一般來說，HMM中說到的馬爾可夫鏈其實是指隱含狀態鏈，因為隱含狀態（骰子）之間存在轉換概率（transition probability）。在我們這個例子里，D6的下一個狀態是D4，D6，D8的概率都是1/3。D4，D8的下一個狀態是D4，D6，D8的轉換概率也都一樣是1/3。這樣設定是為了最開始容易說清楚，但是我們其實是可以隨意設定轉換概率的。比如，我們可以這樣定義，D6後面不能接D4，D6後面是D6的概率是0.9，是D8的概率是0.1。這樣就是一個新的HMM。
同樣的，盡管可見狀態之間沒有轉換概率，但是隱含狀態和可見狀態之間有一個概率叫做輸出概率（emission probability）。就我們的例子來說，六面骰（D6）產生1的輸出概率是1/6。產生2，3，4，5，6的概率也都是1/6。我們同樣可以對輸出概率進行其他定義。比如，我有一個被賭場動過手腳的六面骰子，擲出來是1的概率更大，是1/2，擲出來是2，3，4，5，6的概率是1/10。
其實對於HMM來說，如果提前知道所有隱含狀態之間的轉換概率和所有隱含狀態到所有可見狀態之間的輸出概率，做模擬是相當容易的。但是應用HMM模型時候呢，往往是缺失了一部分信息的，有時候你知道骰子有幾種，每種骰子是什麼，但是不知道擲出來的骰子序列；有時候你只是看到了很多次擲骰子的結果，剩下的什麼都不知道。如果應用演算法去估計這些缺失的信息，就成了一個很重要的問題。

㈣ 關於隱馬爾可夫模型（HMM）的訓練問題

我使用過HMM，不過僅限於語音識別。我就在語音識別的領域跟你說一下吧。

UMDHMM我沒怎麼看過，HMM相關代碼我是自己寫的。

HMM中涉及的是「觀察值」和「隱藏狀態」。你說的「觀察狀態」應該是指「觀察值」吧

對於第一個疑問，
看描述的樣子，1，2應該是代表「隱藏狀態」。
假設某個語音單元代表的最佳狀態是1 1 2 2 3 4 5 5 5 5 6 （不考慮非發散狀態）； 其中1->1是一次狀態轉移；1->2是另一次狀態轉移；2->是又一次狀態轉移；依次類推。這樣這個語音單元共發生了10次狀態轉移；
對於第一個疑問的後半部分，我看不懂你想說什麼

對於第二個疑問，好像你對HMM的基本概念還不是很了解。
一般情況下，一個觀察值就對應一個狀態；

㈤ 數字貨幣是騙局嗎

有些是真的，有些是騙局，投資要謹慎選擇，像比特幣這樣的就是真的數字貨幣，最近我和朋友在做一個叫GFC的，已經是上交易大盤的幣，現在中國的數字幣太多了，尤其是企業幣，但是能真正上交易大盤的估計還真的沒幾個，希望可以幫到您，最後說一句任何投資都具備風險，要謹慎。

㈥ 數字貨幣眾籌平台幣盈中國靠譜嗎

「幣盈中國」數字資產交易平台致力於區塊鏈技術的嘗試性現實應用，「股權和收益權資產」、「債權資產」、「產品眾籌」、「消費眾籌」等各類資產的數字化設計以及後續的增值和價值實現是「幣盈中國」重點關注和研究的領域，平台首先在「普」字上著眼於最廣大的小微企業和創業團體以及新興「中產階級」，在「惠」字上則充分利用區塊鏈技術中各參與節點間的平等原則，切實做到眾治、眾享，徹底改變當前「信息太多，信任太少」的商業亂象，以區塊鏈技術重構商業信任體系。

㈦ 數字貨幣圈內有哪些靠譜的平台

bloex就不錯，上的項目都是經過篩選的。
而且上面的合約是根據指數，爆倉成本高。不像okex是狗庄，強制爆倉。

㈧ 隱馬爾可夫模型的基本概述

一種HMM可以呈現為最簡單的動態貝葉斯網路。隱馬爾可夫模型背後的數學是由LEBaum和他的同事開發的。它與早期由RuslanL.Stratonovich提出的最優非線性濾波問題息息相關，他是第一個提出前後過程這個概念的。
在簡單的馬爾可夫模型（如馬爾可夫鏈），所述狀態是直接可見的觀察者，因此狀態轉移概率是唯一的參數。在隱馬爾可夫模型中，狀態是不直接可見的，但輸出依賴於該狀態下，是可見的。每個狀態通過可能的輸出記號有了可能的概率分布。因此，通過一個HMM產生標記序列提供了有關狀態的一些序列的信息。注意，「隱藏」指的是，該模型經其傳遞的狀態序列，而不是模型的參數；即使這些參數是精確已知的，我們仍把該模型稱為一個「隱藏」的馬爾可夫模型。隱馬爾可夫模型以它在時間上的模式識別所知，如語音，手寫，手勢識別，詞類的標記，樂譜，局部放電和生物信息學應用。
隱馬爾可夫模型可以被認為是一個概括的混合模型中的隱藏變數（或變數），它控制的混合成分被選擇為每個觀察，通過馬爾可夫過程而不是相互獨立相關。最近，隱馬爾可夫模型已推廣到兩兩馬爾可夫模型和三重態馬爾可夫模型，允許更復雜的數據結構的考慮和非平穩數據建模。

㈨ 隱馬爾可夫模型的基本理論

隱馬爾可夫模型是馬爾可夫鏈的一種，它的狀態不能直接觀察到，但能通過觀測向量序列觀察到，每個觀測向量都是通過某些概率密度分布表現為各種狀態，每一個觀測向量是由一個具有相應概率密度分布的狀態序列產生。所以，隱馬爾可夫模型是一個雙重隨機過程----具有一定狀態數的隱馬爾可夫鏈和顯示隨機函數集。自20世紀80年代以來，HMM被應用於語音識別，取得重大成功。到了90年代，HMM還被引入計算機文字識別和移動通信核心技術「多用戶的檢測」。HMM在生物信息科學、故障診斷等領域也開始得到應用。