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
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])
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': {','
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
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