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马尔可夫链状态空间的分解(实验报告+源代码)下载
PIPI_333
2018-08-30 12:21:53
生成一个状态个数大于100的马尔可夫链,状态之间的转移关系随机设定(例如某状态可以一步到达其他状态的比例为10%)
1)将状态空间按常返性和互通性进行分解
2)在1)的基础上对周期不可约马尔可夫链进行分解
相关下载链接:
//download.csdn.net/download/qq_38144634/10635547?utm_source=bbsseo
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马尔可夫链状态空间的分解(实验报告+源代码)下载
生成一个状态个数大于100的马尔可夫链,状态之间的转移关系随机设定(例如某状态可以一步到达其他状态的比例为10%) 1)将状态空间按常返性和互通性进行分解 2)在1)的基础上对周期不可约马尔可夫链进行分解 相关下载链接://download.csdn.net/download/qq_38144634/10635547?utm_source=bbsseo
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马尔可夫链
状态空间
的
分解
(
实验报告
+
源代码
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马尔可夫链
,状态之间的转移关系随机设定(例如某状态可以一步到达其他状态的比例为10%) 1)将
状态空间
按常返性和互通性进行
分解
2)在1)的基础上对周期不可约
马尔可夫链
进行
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生成一个状态个数大于100的
马尔可夫链
,状态之间的转移关系随机设定(例如某状态可以一步到达其他状态的比例为10%) 1)将
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马尔可夫链
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TowardsDataScience 博客中文翻译 2022(二百六十九)
在我以前的文章中,我们介绍了马尔可夫属性的概念,并将其发展为解释一个
马尔可夫链
**。**我建议现在的读者在阅读这篇文章之前先浏览一下那篇文章:然而,在坚果壳中,马尔可夫性质是当转移到下一个状态的概率仅取决于当前状态时。系统是无记忆。
马尔可夫链
是有限
状态空间
下马尔可夫性质下的时间离散变迁的序列。在本文中,我们将讨论 Chapman-Kolmogorov 方程以及如何使用它们来计算给定
马尔可夫链
的多步转移概率。
马尔可夫链
出现在许多领域:物理学、遗传学、金融,当然还有数据科学和机器学习。
TowardsDataScience 博客中文翻译 2019(三百三十九)
马尔可夫链
是描述一系列可能事件的模型。这个序列需要满足马尔可夫假设——下一个状态的概率取决于前一个状态,而不是序列中的所有前一个状态。这听起来像是对真实案例的简化。例如,为了应用
马尔可夫链
进行天气预测,我们需要假设明天的天气只取决于当前的天气,并假设没有其他因素,如一年中的时间等尽管在许多情况下这种简化,我们将能够生成有用的预测,但同时,我们将能够通过降低计算成本来更快地解决我们的任务。
马尔可夫链
模型在金融、自然语言处理和任何有时间序列数据的地方都有很多应用。
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