markov-chains

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    我有一个稳定状态分布的矩阵,这就是结果如何出来。 [[ 0.43397114, 0.00939583, 0.55663303] [ 0.43397114, 0.00939583, 0.55663303] [ 0.43397114, 0.00939583, 0.55663303]] 例如,我想选择其中之一作为P[0]。但它出来为 [[ 0.43397114, 0.00939583, 0.55

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    我在使用库'markovchain'制作马尔可夫模型时遇到了问题。 要制作一个markovchain图,你需要有一个转换矩阵。正如你所看到的行总计为1 > rowSums(trans_matrix) (start) (conversion) (null) GenericPaidSearch OrganicSearch Direct Affiliates BrandedP

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    我想从给定数据生成Markov Chain。 我想解决的是,如果第一个字符串PG是M vs. S type。那么,很明显,字符串A-G-T-T-C-A-G-T-G-T-A是M type(一般观察),但我想准备一个马尔科夫模型来测试这个问题。 而不是直接提供transition probability matrix for M vs. S,我必须计算是在旅途中。所以,我必须为所有列的每个观察序列(按

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    我有一个非常大的吸收马尔可夫链。我想获得这个链的基本矩阵来计算expected number of steps before absortion。从这个question我知道,这可通过以下公式来计算 (I - Q)T = 1,它可以通过使用下面的Python代码中获得 : def expected_steps_fast(Q): I = numpy.identity(Q.shape[0])

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    所以,让我们说我有,我想从(二元正态分布的混合物)来样以下2维目标分配 - 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软件包,我正在处理一个数据集,每个数据集包含每个23k个人的六个月度观察值。 当我使用markovchainFit函数去拟合DTMC时,该函数似乎想要接受只是我23k个人中的一个。我如何在23k 6周期序列的全部人群中使用DTMC? (仅供参考,我可以计算/绘图/描述/等等。MC就好 - 我只是希望能够产生一些干净的预测并利用包的其余功能,并且为此它似乎我需要一个适合的M

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    银鸿描述为马尔可夫链的一个特性: 未来是独立给出本 https://www.youtube.com/watch?v=lfHX2hHRMVQ(4分钟到视频)过去 这引起了共鸣的因为我目前正在学习函数式编程(FP)。 在FP你也可以忽略过去,因为你的函数只需要以执行一些动作,并输出一个新状态的当前状态。这并不一定适用于面向对象,因为您的输出可能取决于不同地方的多个州。 有没有我不知道的FP和马尔可夫链

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    我将马尔可夫链表示为一个嵌套的数据结构,在Python中作为一个字典的字典。要明白我的意思,因为这句话'this is purely an example, this is not serious.',我生成所有连续配对,并记录按他们和他们的频率令牌: {',': {'this': {'is': 1}}, 'an': {'example': {',': 1}}, 'example': {','

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    最近我偶然发现了this article,我在想,从上述的循环神经网络和简单的马尔可夫链得到的结果会有什么不同。 我真的不明白在RNN中引擎盖下发生的线性代数,但是你似乎基本上只是设计了一个超级复杂的方法来为下一个字母将基于什么做统计模型前面的字母,这些在马尔可夫链中非常简单。 为什么RNNs很有趣?仅仅因为它们是一种更一般化的解决方案,或者是有什么事情我缺少了吗?

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    我正在做一个不协调的机器人,每隔几秒就会将随机生成的句子喷入聊天室。我试图使用nltk模块来使句子结构更好一些,但是我遇到了一个错误,并且无法弄清楚它。(我对python很陌生,并且一直在学习我需要知道的所有事情沿着) 错误: File "/root/PycharmProjects/untitled/Loop.py", line 29, in background_loop messag