Вопросы с тегом «markov-process»

Я ищу ресурсы (учебные пособия, учебники, веб-трансляции и т. Д.), Чтобы узнать о цепи Маркова и HMM. Я работаю биологом, и в настоящее время я участвую в проекте, связанном с биоинформатикой. Кроме того, каковы необходимые математические знания, необходимые для достаточного понимания моделей Маркова и HMM? Я искал с помощью Google, …

57 references  markov-process  hidden-markov-model  bioinformatics 

Я знаю, это может звучать как не по теме, но выслушайте меня. В Stack Overflow и здесь мы получаем голоса за сообщения, все это хранится в табличной форме. Например: идентификатор сообщения идентификатор голосования тип голосования дата и время ------- -------- --------- -------- 10 1 2 2000-1-1 10:00:01 11 3 3 …

51 time-series  hypothesis-testing  data-mining  markov-process  censoring 

Я просто промочил статистику, поэтому извините, если этот вопрос не имеет смысла. Я использовал модели Маркова для прогнозирования скрытых состояний (нечестных казино, бросков игральных костей и т. Д.) И нейронных сетей для изучения кликов пользователей в поисковой системе. У обоих были скрытые состояния, которые мы пытались выяснить, используя наблюдения. Насколько …

40 data-mining  algorithms  neural-networks  markov-process 

Есть ли способ в R (встроенная функция) вычислить матрицу переходов для цепи Маркова из набора наблюдений? Например, взять набор данных, подобный следующему, и вычислить матрицу перехода первого порядка? dat<-data.frame(replicate(20,sample(c("A", "B", "C","D"), size = 100, replace=TRUE)))

29 r  markov-process 

В чем разница между байесовской сетью и марковским процессом? Я полагал, что понял принципы обоих, но теперь, когда мне нужно сравнить два, я чувствую себя потерянным Они значат почти то же самое для меня. Конечно, нет. Ссылки на другие ресурсы также приветствуются.

28 bayesian  references  modeling  markov-process  bayesian-network 

Мне нужно сгенерировать случайные неквадратные матрицы с RRR строками и столбцами , элементами, случайно распределенными со средним значением = 0, и ограниченными таким образом, чтобы длина (норма L2) каждой строки составляла а длина каждого столбца составляла . Эквивалентно, сумма квадратных значений равна 1 для каждой строки и для каждого столбца.CCC111RC−−√RC\sqrt{\frac{R}{C}}RCRC\frac{R}{C} …

25 random-generation  normalization  markov-process  random-matrix 

Я просто хотел бы, чтобы кто-то подтвердил мое понимание или я что-то упустил. Определение марковского процесса говорит, что следующий шаг зависит только от текущего состояния, а не от прошлых состояний. Итак, допустим, у нас было пространство состояний a, b, c, d, и мы идем от a-> b-> c-> d. Это …

22 markov-process 

Основываясь на небольшом знании о методах MCMC (цепочка Маркова, Монте-Карло), я понимаю, что отбор проб является важной частью вышеупомянутой техники. Наиболее часто используемые методы отбора проб - это гамильтониан и метрополис. Есть ли способ использовать машинное обучение или даже глубокое обучение для создания более эффективного сэмплера MCMC?

21 machine-learning  mcmc  monte-carlo  markov-process 

Я прочитал довольно много скрытых марковских моделей и смог сам написать довольно простую версию. Но есть два основных способа, которыми я, кажется, учусь. Один из них - прочитать и внедрить его в код (что и делается), а второй - понять, как он применяется в различных ситуациях (чтобы я мог лучше …

21 algorithms  markov-process 

После выполнения анализа главных компонентов (PCA) я хочу спроецировать новый вектор на пространство PCA (т.е. найти его координаты в системе координат PCA). Я рассчитал PCA на языке R, используя prcomp. Теперь я должен быть в состоянии умножить свой вектор на матрицу вращения PCA. Должны ли главные компоненты в этой матрице …

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

Я делаю вопрос о цепях Маркова, и последние две части говорят это: Обладает ли эта цепь Маркова предельным распределением. Если ваш ответ «да», найдите ограничивающее распределение. Если ваш ответ «нет», объясните почему. Обладает ли эта цепь Маркова стационарным распределением. Если ваш ответ «да», найдите стационарное распределение. Если ваш ответ «нет», …

21 markov-process 

Я смотрел много обучающих видео, и они выглядят одинаково. Вот этот, например: https://www.youtube.com/watch?v=ip4iSMRW5X4 Они объясняют состояния, действия и вероятности, которые в порядке. Человек объясняет это хорошо, но я просто не могу понять, для чего это будет использоваться в реальной жизни. Я еще не сталкивался ни с одним списком. Самый распространенный …

20 markov-process 

Я подозреваю, что ряд наблюдаемых последовательностей представляет собой цепь Маркова ... X=⎛⎝⎜⎜⎜⎜AB⋮BCA⋮CDA⋮ADC⋮DBA⋮AAD⋮BCA⋮E⎞⎠⎟⎟⎟⎟X=(ACDDBACBAACADA⋮⋮⋮⋮⋮⋮⋮BCADABE)X=\left(\begin{array}{c c c c c c c} A& C& D&D & B & A &C\\ B& A& A&C & A&D &A\\ \vdots&\vdots&\vdots&\vdots&\vdots&\vdots&\vdots\\ B& C& A&D & A & B & E\\ \end{array}\right) Однако, как я мог проверить, что они …

17 markov-process 

Мое понимание алгоритма следующее: Пробоотборник без разворота (NUTS) - это метод Гамильтона Монте-Карло. Это означает, что это не метод цепей Маркова, и, таким образом, этот алгоритм избегает части случайного блуждания, которая часто считается неэффективной и медленно сходится. Вместо случайного блуждания NUTS делает прыжки длиной x. Каждый прыжок удваивается, поскольку алгоритм …

17 bayesian  monte-carlo  markov-process 

Может кто-нибудь объяснить мне интуитивно, что такое периодичность цепи Маркова? Это определяется следующим образом: Для всех штатов iii в SSS didid_i = gcd{n∈N|p(n)ii>0}=1{n∈N|pii(n)>0}=1\{n \in \mathbb{N} | p_{ii}^{(n)} > 0\} =1 Спасибо за ваши усилия!

16 stochastic-processes  markov-process