基于隐马尔可夫链数字货币众筹交易平台

㈠ 如何用简单易懂的例子解释隐马尔可夫模型

隐马尔可夫（HMM）好讲，简单易懂不好讲。我认为 @者也的回答没什么错误，不过我想说个更通俗易懂的例子。
还是用最经典的例子，掷骰子。假设我手里有三个不同的骰子。第一个骰子是我们平常见的骰子（称这个骰子为D6），6个面，每个面（1，2，3，4，5，6）出现的概率是1/6。第二个骰子是个四面体（称这个骰子为D4），每个面（1，2，3，4）出现的概率是1/4。第三个骰子有八个面（称这个骰子为D8），每个面（1，2，3，4，5，6，7，8）出现的概率是1/8。

假设我们开始掷骰子，我们先从三个骰子里挑一个，挑到每一个骰子的概率都是1/3。然后我们掷骰子，得到一个数字，1，2，3，4，5，6，7，8中的一个。
不停的重复上述过程，我们会得到一串数字，每个数字都是1，2，3，4，5，6，7，8中的一个。例如我们可能得到这么一串数字（掷骰子10次）：1 6 3 5 2 7 3 5 2 4
这串数字叫做可见量链。但是在隐马尔可夫模型中，我们不仅仅有这么一串可见量链，还有一串隐含量链。在这个例子里，这串隐含变量链就是你用的骰子的序列。比如，隐含量链有可能是：D6 D8 D8 D6 D4 D8 D6 D6 D4 D8
一般来说，HMM中说到的马尔可夫链其实是指隐含量链，因为隐含量（骰子）之间存在转换概率的。在我们这个例子里，D6的下一个状态是D4，D6，D8的概率都是1/3。D4，D8的下一个状态是D4，D6，D8的转换概率也都一样是1/3。这样设定是为了最开始容易说清楚，但是我们其实是可以随意设定转换概率，或者转换概率分布的。比如，我们可以这样定义，D6后面不能接D4，D6后面是D6的概率是0.9，是D8的概率是0.1。这样就是一个新的HMM。
同样的，尽管可见量之间没有转换概率，但是隐含量和可见量之间有一个概率叫做emission probability（发射概率？没见过中文怎么说的。。。）。对于我们的例子来说，六面骰（D6）产生1的emission probability是1/6。产生2，3，4，5，6的概率也都是1/6。我们同样可以对emission probability进行其他定义。比如，我有一个被赌场动过手脚的六面骰子，掷出来是1的概率更大，是1/2，掷出来是2，3，4，5，6的概率是1/10。

㈡ 数字货币交易所的作用是什么一般怎么搭建交易所

尽管目前国内已经封锁所有相关数字货币交易和ICO项目的网站和平台，但交易所在数字货币领域所起到的作用非常重要，因此不得不提。
数字货币为什么需要交易所？
众所周知，数字货币基于区块链技术和平台，也是区块链最典型的应用，而且没有之一。
以比特币为例，其平台提供了各用户间转账的功能，但并没有提供交易和支付的功能，造成比特币不能与外界沟通，更无法真正流通，也就不能成为真正的货币。
为了解决这个问题，交易所就孕育而生。
交易所的作用：
包括以上说到的交易和支付外，交易所具体的功能大致为资产管理、撮合交易及资产清算等等。说白了，就相当于数字货币的银行。此处的撮合交易，其实就是兑换为其他币种，例如将比特币兑换为莱特币。当然还少不了充值和提现等基本功能，从原理上说，其实就是一个中心化的账本，且不上链。

另一方面，交易所还扮演证券交易所的角色，使得ICO（首次代币发行）项目成为可能。
各种Token（代币或通证）正是通过交易所才能募资并发行。
说到这里，有人肯定认为，交易所就是融合了银行和证券交易两大功能。
但不仅如此，交易所还有期货、理财的功能，就等于还具备期货交易所、券商和基金公司等金融机构的属性。
还不够，其实交易所还兼具监管功能，因为无人监管，由此可见，数字货币交易所完全可以看成为一个超级金融中心。

中心化的交易所扮演着过于重要的职责和角色，显然会带来众多安全隐患和信任危机。
这些都与违背区块链所倡导的“去中心化”有密切的关系。
好在，目前已经有一些“去中心化”的交易所开始出现，其基于区块链平台，依靠智能合约，以达到自动化、去信任及透明化的目的。

这里给大家简单讲一下怎么搭建交易所，一般都是先注册一个主体，比如新加坡基金会，因为新加坡政府鼓励区块链发展，并且优质的项目方都在新加坡注册，更能在行业中得到认可。

新加坡基金会提供一个公司名称和董事身份信息就可以办理注册了，之后还可以做一些法律合规，这也是新加坡基金会的优势所在，它可以出具有效的法律意见书，使得项目合规进行。

㈢ 如何用简单易懂的例子解释隐马尔可夫模型

我们可以用HMM模型来表示一个这样的系统，定义它的量包括：（1）每个观测下，系统处于某状态的概率，共计观测类型*系统状态类型个，（由于概率总和为1，有效的量少观测类型个）。（2）本周期系统处于某状态时，下周期各状态的概率分布（就是刚刚马尔科夫中的那个矩阵），数量为状态类型 * 状态类型个（同上，有效的略少）。（3）系统的初始状态分布，就是第一周期时候系统是什么样子，这样我们就可以计算出每周期的概率了。这个值一共有状态类型个（有效的少一个）
使用：我们说使用HMM时，一般时在解决这样的一个问题：当我有一个观测序列（样本）时，它和我所有已经知道的HMM模型哪个最匹配。我们通常会为每个我们预计要检测的东西训练一个HMM（用该类的大量样本）。
约束：HMM的求解是一个非常麻烦的事情，可以看成是一个EM迭代的过程，而且求解的变量非常多，这就直接导致了一些约束：（1）观测的种类不能很多，尤其不能是连续过程（2）系统隐状态也不宜太多（3）要检测的目标，也就是HMM的数量，倒不是大问题，因为这是线性增长的，多一倍求解时间只多一倍，一般都能接受
经典例子：掷骰子
假设我手里有三个不同的骰子。第一个骰子是我们平常见的骰子（称这个骰子为D6），6个面，每个面（1，2，3，4，5，6）出现的概率是1/6。第二个骰子是个四面体（称这个骰子为D4），每个面（1，2，3，4）出现的概率是1/4。第三个骰子有八个面（称这个骰子为D8），每个面（1，2，3，4，5，6，7，8）出现的概率是1/8。
假设我们开始掷骰子，我们先从三个骰子里挑一个，挑到每一个骰子的概率都是1/3。然后我们掷骰子，得到一个数字，1，2，3，4，5，6，7，8中的一个。不停的重复上述过程，我们会得到一串数字，每个数字都是1，2，3，4，5，6，7，8中的一个。例如我们可能得到这么一串数字（掷骰子10次）：1 6 3 5 2 7 3 5 2 4
这串数字叫做可见状态链。但是在隐马尔可夫模型中，我们不仅仅有这么一串可见状态链，还有一串隐含状态链。在这个例子里，这串隐含状态链就是你用的骰子的序列。比如，隐含状态链有可能是：D6 D8 D8 D6 D4 D8 D6 D6 D4 D8
一般来说，HMM中说到的马尔可夫链其实是指隐含状态链，因为隐含状态（骰子）之间存在转换概率（transition probability）。在我们这个例子里，D6的下一个状态是D4，D6，D8的概率都是1/3。D4，D8的下一个状态是D4，D6，D8的转换概率也都一样是1/3。这样设定是为了最开始容易说清楚，但是我们其实是可以随意设定转换概率的。比如，我们可以这样定义，D6后面不能接D4，D6后面是D6的概率是0.9，是D8的概率是0.1。这样就是一个新的HMM。
同样的，尽管可见状态之间没有转换概率，但是隐含状态和可见状态之间有一个概率叫做输出概率（emission probability）。就我们的例子来说，六面骰（D6）产生1的输出概率是1/6。产生2，3，4，5，6的概率也都是1/6。我们同样可以对输出概率进行其他定义。比如，我有一个被赌场动过手脚的六面骰子，掷出来是1的概率更大，是1/2，掷出来是2，3，4，5，6的概率是1/10。
其实对于HMM来说，如果提前知道所有隐含状态之间的转换概率和所有隐含状态到所有可见状态之间的输出概率，做模拟是相当容易的。但是应用HMM模型时候呢，往往是缺失了一部分信息的，有时候你知道骰子有几种，每种骰子是什么，但是不知道掷出来的骰子序列；有时候你只是看到了很多次掷骰子的结果，剩下的什么都不知道。如果应用算法去估计这些缺失的信息，就成了一个很重要的问题。

㈣ 关于隐马尔可夫模型（HMM）的训练问题

我使用过HMM，不过仅限于语音识别。我就在语音识别的领域跟你说一下吧。

UMDHMM我没怎么看过，HMM相关代码我是自己写的。

HMM中涉及的是“观察值”和“隐藏状态”。你说的“观察状态”应该是指“观察值”吧

对于第一个疑问，
看描述的样子，1，2应该是代表“隐藏状态”。
假设某个语音单元代表的最佳状态是1 1 2 2 3 4 5 5 5 5 6 （不考虑非发散状态）； 其中1->1是一次状态转移；1->2是另一次状态转移；2->是又一次状态转移；依次类推。这样这个语音单元共发生了10次状态转移；
对于第一个疑问的后半部分，我看不懂你想说什么

对于第二个疑问，好像你对HMM的基本概念还不是很了解。
一般情况下，一个观察值就对应一个状态；

㈤ 数字货币是骗局吗

有些是真的，有些是骗局，投资要谨慎选择，像比特币这样的就是真的数字货币，最近我和朋友在做一个叫GFC的，已经是上交易大盘的币，现在中国的数字币太多了，尤其是企业币，但是能真正上交易大盘的估计还真的没几个，希望可以帮到您，最后说一句任何投资都具备风险，要谨慎。

㈥ 数字货币众筹平台币盈中国靠谱吗

“币盈中国”数字资产交易平台致力于区块链技术的尝试性现实应用，“股权和收益权资产”、“债权资产”、“产品众筹”、“消费众筹”等各类资产的数字化设计以及后续的增值和价值实现是“币盈中国”重点关注和研究的领域，平台首先在“普”字上着眼于最广大的小微企业和创业团体以及新兴“中产阶级”，在“惠”字上则充分利用区块链技术中各参与节点间的平等原则，切实做到众治、众享，彻底改变当前“信息太多，信任太少”的商业乱象，以区块链技术重构商业信任体系。

㈦ 数字货币圈内有哪些靠谱的平台

bloex就不错，上的项目都是经过筛选的。
而且上面的合约是根据指数，爆仓成本高。不像okex是狗庄，强制爆仓。

㈧ 隐马尔可夫模型的基本概述

一种HMM可以呈现为最简单的动态贝叶斯网络。隐马尔可夫模型背后的数学是由LEBaum和他的同事开发的。它与早期由RuslanL.Stratonovich提出的最优非线性滤波问题息息相关，他是第一个提出前后过程这个概念的。
在简单的马尔可夫模型（如马尔可夫链），所述状态是直接可见的观察者，因此状态转移概率是唯一的参数。在隐马尔可夫模型中，状态是不直接可见的，但输出依赖于该状态下，是可见的。每个状态通过可能的输出记号有了可能的概率分布。因此，通过一个HMM产生标记序列提供了有关状态的一些序列的信息。注意，“隐藏”指的是，该模型经其传递的状态序列，而不是模型的参数；即使这些参数是精确已知的，我们仍把该模型称为一个“隐藏”的马尔可夫模型。隐马尔可夫模型以它在时间上的模式识别所知，如语音，手写，手势识别，词类的标记，乐谱，局部放电和生物信息学应用。
隐马尔可夫模型可以被认为是一个概括的混合模型中的隐藏变量（或变量），它控制的混合成分被选择为每个观察，通过马尔可夫过程而不是相互独立相关。最近，隐马尔可夫模型已推广到两两马尔可夫模型和三重态马尔可夫模型，允许更复杂的数据结构的考虑和非平稳数据建模。

㈨ 隐马尔可夫模型的基本理论

隐马尔可夫模型是马尔可夫链的一种，它的状态不能直接观察到，但能通过观测向量序列观察到，每个观测向量都是通过某些概率密度分布表现为各种状态，每一个观测向量是由一个具有相应概率密度分布的状态序列产生。所以，隐马尔可夫模型是一个双重随机过程----具有一定状态数的隐马尔可夫链和显示随机函数集。自20世纪80年代以来，HMM被应用于语音识别，取得重大成功。到了90年代，HMM还被引入计算机文字识别和移动通信核心技术“多用户的检测”。HMM在生物信息科学、故障诊断等领域也开始得到应用。