markov-chains

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我一直在使用jMarkov來分析CTMC。這似乎是爲此目的最好定義的Java庫。我的分析中的一個部分也需要DTMC的穩態解決方案。雖然jMarkov手冊提到它也可以處理DTMC，但作者似乎忽略了這個案例。因此，圖書館的文件似乎不完整。有人可以指導我通過jMarkov或指向我的手冊，可以是有用的一部分？如果有另一個我可以使用的庫，那也會很好。另外，如果有人能夠指向我的Java實現，這可以幫助我找到

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左特徵向量沒有給予正確的（馬爾科夫）固定概率SciPy的

鑑於以下馬爾可夫矩陣： import numpy, scipy.linalg A = numpy.array([[0.9, 0.1],[0.15, 0.85]]) 平穩概率存在且等於[.6, .4]。這是很容易通過採取大功率矩陣的驗證： B = A.copy() for _ in xrange(10): B = numpy.dot(B,B) 這裏B[0] = [0.6, 0.4]。到現

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馬爾可夫鏈與隱馬爾可夫模型有什麼區別？

馬爾可夫鏈模型和隱馬爾可夫模型有什麼區別？我讀過維基百科，但無法理解這些差異。

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馬爾可夫鏈上的字母和隨機文本

我想生成一個隨機文本，使用字母頻率從書中的.txt文件，以便每個新字符（string.lowercase + ' '）取決於前一個。如何使用馬爾可夫鏈來做到這一點？或者每個字母使用27個帶條件頻率的數組更簡單嗎？

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Python字典與列表關鍵字

我正在編碼N階馬爾可夫鏈。它是這樣的： class Chain: def __init__(self, order): self.order = order self.state_table = {} def train(self, next_state, *prev_states): if len(prev_states) != self.order: rai

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C庫中的馬爾可夫決策過程庫

我正在創建一個AI引擎的項目，其中一個機器人正在探索一個2D網格化的世界，並且必須決定接下來要移動的廣場。是否存在可用的馬爾可夫庫（即，我只是更改參數）或存在的樣本？

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吉布斯採樣代碼

這裏有沒有人使用一些測試來實現吉布斯採樣。我必須實施Gibbs抽樣，但是我把它定位在實施層面上存在問題。 ----如何以及從哪裏選擇測試數據？ ----如何根據這些數據創建貝葉斯網絡？（據我的理解，你應該有一些貝葉斯網絡從採樣。）如果一些機構可以指導我在這也將是巨大的幫助....

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從矩陣

的定義可能是錯誤的生成馬爾可夫模型，所以請糾正我，如果是這樣的話。我需要生成從以下類型的矩陣馬爾可夫模型： four two "e" four two "e" three three "e" one three "e" zero six one zero "e" two two "e" two two "e" two two "e" two two "e

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將事件序列的測量值作爲輸入，如何生成具有相同配置文件的無限輸入序列？

我目前正在使用基於一系列請求和系統狀態進行調度決策的系統。我想採取真正的輸入流，模擬出一些組件，並對其餘的運行模擬。這個想法是用它來規劃系統容量（即何時對某些組件進行縮放），追蹤某些失效模式，並分析變更對代碼庫的影響（例如，與使用版本B進行仿真相比，版本A的仿真）。我可以做所有與此相關的事情，除了生成合適的輸入流。重放生產中的確切輸入並不是很有用，因爲很難獲得足夠長的數據流來梳理我試圖找到的

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在Matlab

構建多階Markov鏈轉移矩陣 6個州的一階轉移矩陣可以constructed very elegantly as如下 x = [1 6 1 6 4 4 4 3 1 2 2 3 4 5 4 5 2 6 2 6 2 6]; % the Markov chain tm = full(sparse(x(1:end-1),x(2:end),1)) % the transition matrix. 因