markov-chains

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    我有一個穩定狀態分佈的矩陣,這就是結果如何出來。 [[ 0.43397114, 0.00939583, 0.55663303] [ 0.43397114, 0.00939583, 0.55663303] [ 0.43397114, 0.00939583, 0.55663303]] 例如,我想選擇其中之一作爲P[0]。但它出來爲 [[ 0.43397114, 0.00939583, 0.55

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    我在使用庫'markovchain'製作馬爾可夫模型時遇到了問題。 要製作一個markovchain圖,你需要有一個轉換矩陣。正如你所看到的行總計爲1 > rowSums(trans_matrix) (start) (conversion) (null) GenericPaidSearch OrganicSearch Direct Affiliates BrandedP

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    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

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    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])

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    所以,讓我們說我有,我想從(二元正態分佈的混合物)來樣以下2維目標分配 - import numba import numpy as np import scipy.stats as stats import seaborn as sns import pandas as pd import matplotlib.mlab as mlab import matplotlib.pyplo

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    使用markovchain軟件包,我正在處理一個數據集,每個數據集包含每個23k個人的六個月度觀察值。 當我使用markovchainFit函數去擬合DTMC時,該函數似乎想要接受只是我23k個人中的一個。我如何在23k 6週期序列的全部人羣中使用DTMC? (僅供參考,我可以計算/繪圖/描述/等等。MC就好 - 我只是希望能夠產生一些乾淨的預測並利用包的其餘功能,並且爲此它似乎我需要一個適合的M

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    銀鴻描述爲馬爾可夫鏈的一個特性: 未來是獨立給出本 https://www.youtube.com/watch?v=lfHX2hHRMVQ(4分鐘到視頻)過去 這引起了共鳴的因爲我目前正在學習函數式編程(FP)。 在FP你也可以忽略過去,因爲你的函數只需要以執行一些動作,並輸出一個新狀態的當前狀態。這並不一定適用於面向對象,因爲您的輸出可能取決於不同地方的多個州。 有沒有我不知道的FP和馬爾可夫鏈

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    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': {','

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    最近我偶然發現了this article,我在想,從上述的循環神經網絡和簡單的馬爾可夫鏈得到的結果會有什麼不同。 我真的不明白在RNN中引擎蓋下發生的線性代數,但是你似乎基本上只是設計了一個超級複雜的方法來爲下一個字母將基於什麼做統計模型前面的字母,這些在馬爾可夫鏈中非常簡單。 爲什麼RNNs很有趣?僅僅因爲它們是一種更一般化的解決方案,或者是有什麼事情我缺少了嗎?

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    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 messag