markov-chains

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我想这个PDF 68页整合到MATLAB代码： http://csrc.nist.gov/publications/drafts/800-90/draft-sp800-90b.pdf#page=68 我已经包含了这些指令如下图像：据我所知没有或很少马尔可夫链的，我首先标志着什么Ø我是说明混淆。 “o i表示样本中发生的状态i的次数”。什么是状态i？第4步可能是最困难的一切。我不知道如何计算S或

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Markov模型的多重转换

我试图通过一个类的马尔可夫模型的多重转换来运行数据框架。数据帧是这样的： df = pd.DataFrame({'Bull Market': [.9, .8, .5], 'Bear Market': [.25, .05, .25], 'Stagnant Market': [.75, .15, .25] }, index=["

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如何解决具有无限状态空间的2D马氏链

我有2维马尔可夫链，我想计算稳态概率，然后计算基本性能测量，如预期的客户数量，预期的等待时间等。您可以检查转换下面速率图链接： http://tinypic.com/view.php?pic=2n063dd&s=8 正如我寻找溶液的方法，基质几何形状和频谱扩展的方法出现。我尝试了矩阵几何方法，但是因为我的马尔可夫链不是重复的，所以它不起作用。我读了一些论文（例如一类马尔科夫模型的谱扩展解：应用和与

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马尔可夫链 - 具有“未见过”观察的样本的可能性（概率为0）

我有一个大的马尔可夫链和一个样本，为此我要计算可能性。问题是样本中的一些波动或转换不会发生在马尔可夫链中，这使得总可能性为0（或对数似然 - 无穷大）。不可能使用更多的数据来构建马尔可夫链。我想知道是否还有一种方法仍然有可能发生。我试过已经过滤了样本中的这些“未知”观察值并单独报告。但问题在于，我想比较样本的可能性与同一样本的可能性，但是在变换之后。转化的样品具有不同数量的“未知”观察结果。所以

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如何以编程方式计算马尔可夫链的NCD

基本上，我需要计算马尔可夫链的可分解性指数，并发现这个定义可分解性的article，但我完全不知道如何计算或者我可以在python中使用哪些软件包。

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更改马尔可夫链图中箭头的大小

我在R中绘制了马尔可夫链，但我不喜欢剧情函数绘制的相当休憩的箭头。有没有办法让头更小？ library(markovchain) transition.matrix <- matrix(data = c(0.5, 0, 0, 0.5, 0.2, 0, 0, 0.8, 1), nrow = 3, ncol = 3, dimnames = list(c("A

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Python马尔可夫链，转换矩阵的用户输入字符串

我使用马尔可夫链在Python中制作天气预报程序。这些程序要求用户输入过去几天的天气并预测未来七天。我想知道如何改变我的转换矩阵，所以它使用了指定对发生的频率的百分比，即'DD''DR''RR''RD'而不是默认概率，如下所示。 #Possible sequences of events transitionName = [["DD","DR"],["RR","RD"]] pastweat

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如何使用马尔可夫链生成句子？

我正在尝试使用马尔可夫链制作一个简单的聊天机器人。我已经能够在输入文本中使用模式成功创建字典，但是我无法弄清楚如何使用它来生成句子。 import java.text.BreakIterator; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.TreeMap

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iPython Notebook;绘制转换图

我的问题很简单。是否有一个打包状态转换或马尔可夫图，看起来像下面的任何一个包？我认为它必须存在，但我根本无法找到它！我真的有一个搜索周围，也＃2，但无济于事。

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在pymc3中重写动态系统中参数估计的pymc脚本

我想使用pymc3来估计Hodgkin Huxley神经元模型中的未知参数和状态。我在pymc中的代码基于http://healthyalgorithms.com/2010/10/19/mcmc-in-python-how-to-stick-a-statistical-model-on-a-system-dynamics-model-in-pymc/，执行得相当好。 #parameter prio