我想從給定數據生成Markov Chain。 我想解決的是,如果第一個字符串PG是M vs. S type。那麼,很明顯,字符串A-G-T-T-C-A-G-T-G-T-A是M type(一般觀察),但我想準備一個馬爾科夫模型來測試這個問題。 而不是直接提供transition probability matrix for M vs. S,我必須計算是在旅途中。所以,我必須爲所有列的每個觀察序列(按
我有一個非常大的吸收馬爾可夫鏈。我想獲得這個鏈的基本矩陣來計算expected number of steps before absortion。從這個question我知道,這可通過以下公式來計算 (I - Q)T = 1,它可以通過使用下面的Python代碼中獲得 : def expected_steps_fast(Q):
I = numpy.identity(Q.shape[0])
我將馬爾可夫鏈表示爲一個嵌套的數據結構,在Python中作爲一個字典的字典。要明白我的意思,因爲這句話'this is purely an example, this is not serious.',我生成所有連續配對,並記錄按他們和他們的頻率令牌: {',': {'this': {'is': 1}},
'an': {'example': {',': 1}},
'example': {','
我正在做一個不協調的機器人,每隔幾秒就會將隨機生成的句子噴入聊天室。我試圖使用nltk模塊來使句子結構更好一些,但是我遇到了一個錯誤,並且無法弄清楚它。(我對python很陌生,並且一直在學習我需要知道的所有事情沿着) 錯誤: File "/root/PycharmProjects/untitled/Loop.py", line 29, in background_loop
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