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PyMC:马尔可夫系统中的参数估计
简单的马尔可夫链 假设我们想要估计系统的参数 以便我们可以在给定时间步 t 的状态的情况下预测系统在时间步 t 1 的状态 PyMC 应该能够轻松处理这个问题 让我们的玩具系统由一维世界中的移动物体组成 状态是对象的位置 我们想要估计潜在变
python
hiddenmarkovmodels
markov
pymc
在golang中是否有一种优雅且有效的方法来实现加权随机选择?有关当前实施和内部问题的详细信息
tl dr 我正在寻找基于 golang 数组中值 或值的函数 的相对大小来实现加权随机选择的方法 是否有标准算法或推荐的包 那么它们是如何扩展的呢 Goals 我正在尝试用 golang 编写 2D 和 3D 马尔可夫过程程序 一个简单的
go
Random
markov
markovmodels
在因子(二进制)列(r 语言中的向量)上对数据框条件进行子集化
我有一个 1 0 的序列 指示患者是否处于缓解状态 假设缓解或未缓解的记录是在离散时间进行的 我如何检查每个患者的马尔可夫特性 然后总结结果 即假设任何患者在任何时间缓解的概率仅取决于患者上次缓解 上次未缓解 与事情相同 也就是说 任何患者
r
conditionalstatements
subset
markovchains
markov
马尔可夫链如何工作以及什么是无记忆?
马尔可夫链如何工作 我读过维基百科马尔可夫链 http en wikipedia org wiki Markov chain 但我不明白的是失忆 无记性指出 下一个状态仅取决于当前状态 而不取决于 之前发生的事件的顺序 如果马尔可夫链具有这
markovchains
markov
markovmodels
稳态概率(马尔可夫链)Python 实现
您好 我正在尝试生成转移概率矩阵的稳态概率 这是我正在使用的代码 import numpy as np one step transition np array 0 125 0 42857143 0 75 0 75 0 14285714 0
python
NumPy
scipy
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隐马尔可夫模型预测下一个观察结果
我对一只鸟的运动进行了 500 次观察 我想预测鸟的第 501 次动作是什么 我在网上搜索了一下 我想这可以通过使用 HMM 来完成 但是我在这方面没有任何经验 谁能解释一下用于解决这个问题的算法的步骤 x1 x2 x3 x4 x5 x50
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Prediction
hiddenmarkovmodels
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马尔可夫链,基于概率的随机文本。爪哇
我正在尝试根据输入文本的重复概率生成 140 个字符的字符串 我已经有一个包含每个有效字符的数组 以及每个字符的不同数组概率 char array a b c double array2 1 3 4 我已经读到我需要从 0 1 生成一个随机
Java
Arrays
string
char
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在 Matlab 函数中存储循环值
我正在 Matlab 中编写一个函数来模拟中风患者住院时间 我在存储输出值时遇到困难 这是我的功能 function losdf age strokeType dest function to mdetermine length of st
Arrays
MATLAB
function
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